Presentation Details
数据驱动下的洋岛玄武岩含水性研究
ID：1332
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 14:51:36 Hits：1830
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:53（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
洋岛玄武岩是认识地球内部的重要窗口，其含水性对于了解地球内部的水的分布与循环有着重要的意义。然而，受限于分析技术，目前获得的洋岛玄武岩水含量的数据仍然有限，导致对于地球内部水的分布特征的认识尚不清晰。
为此，本研究从大数据+人工智能的新角度，通过收集全球范围内洋岛玄武岩的水含量数据，运用随机森林的机器学习方法建立洋岛玄武岩水含量预测模型。本研究分别收集了洋岛玄武岩的玻璃和熔体包裹体样品数据，数据类型包括主量元素、微量元素和水含量。经过清洗，对两种类型的数据分别进行机器学习建模。最终得到的水含量预测模型的准确度均达到85%以上。该模型的建立对研究地球内部含水性有积极意义。
为此，本研究从大数据+人工智能的新角度，通过收集全球范围内洋岛玄武岩的水含量数据，运用随机森林的机器学习方法建立洋岛玄武岩水含量预测模型。本研究分别收集了洋岛玄武岩的玻璃和熔体包裹体样品数据，数据类型包括主量元素、微量元素和水含量。经过清洗，对两种类型的数据分别进行机器学习建模。最终得到的水含量预测模型的准确度均达到85%以上。该模型的建立对研究地球内部含水性有积极意义。
Keywords
洋岛玄武岩,水含量,大数据,机器学习
Speaker
陈问问
本科生 河海大学海洋学院Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
Registration deadline
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自然资源部第三海洋研究所
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