优于五大先进模型，浙江大学杜震洪团队提出 GNNWLR 模型：提升成矿预测准确性
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内容提要
卡塔尔世界杯投入约2,290亿美元，展现了卡塔尔的奢华风采。浙江大学研究团队提出了一种新的地理空间人工智能方法，地理神经网络加权逻辑回归（GNNWLR），可提升矿物预测的准确性和可解释性。杜震洪教授带领的研究团队在时空大数据与人工智能科研方面取得了显著成绩，并建设了全球公共科技平台Deep-time.org。
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关键要点
- 卡塔尔世界杯投入约2,290亿美元，展现奢华风采。
- 矿产资源是经济社会发展的重要支柱，但勘查困难。
- 浙江大学研究团队提出地理神经网络加权逻辑回归（GNNWLR）模型，提升矿物预测的准确性和可解释性。
- GNNWLR模型集成空间模式和神经网络，结合Shapley加性解释理论。
- 研究围绕加拿大新斯科舍省Meguma地区进行，分析了20处金矿床。
- 使用6个特征层进行矿产资源预测评价，采用多环缓冲区分析和反距离加权插值。
- GNNWLR模型在矿产资源预测评价中优于其他模型，克服空间异质性和非线性影响。
- 研究显示GNNWLR在捕获复杂非线性关系方面表现卓越。
- SHAP值分析表明As元素对矿化影响最大，Zn对矿化有负面影响。
- 杜震洪教授带领团队在时空大数据与人工智能领域取得显著成绩，建设全球公共科技平台Deep-time.org。
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