混合贝叶斯-超带优化程序的开发：基于GeoAI的AdaBoost超参数调优，以提升矿物勘探潜力绘图的效果

《Environmental Modelling & Software》：Development of a hybrid Bayesian-Hyperband optimization procedure: GeoAI-driven hyperparameter tuning of AdaBoost for enhancing Mineral Prospectivity Mapping

本研究采用混合贝叶斯-超带优化策略对AdaBoost算法进行超参数调优，有效解决矿产预测中的数据不平衡与空间异质性问题，在伊朗Varcheh地区实现了Pb-Zn矿化潜力的高稳定性空间预测。

　　
本研究针对矿产勘探中机器学习模型参数优化难题，提出了一种融合贝叶斯优化与超带宽搜索的混合算法，并基于伊朗瓦赫切赫地区铅锌矿化预测案例验证了方法的有效性。研究团队来自伊朗阿米克巴伊尔科技大学采矿工程专业，他们在现有矿产预测模型基础上进行了系统性改进。

在技术路线设计方面，研究首先面临传统机器学习模型在矿产勘探中的局限性问题。现有文献表明，尽管随机森林、支持向量机等算法在地质数据建模中表现优异（如Carranza等学者提出的知识驱动与数据驱动模型分类体系），但面对伊朗西部复杂的地质构造特征时，传统参数搜索方法存在效率低下、收敛速度慢等缺陷。研究团队通过对比实验发现，单纯采用网格搜索或随机搜索需要平均超过72小时的计算时间，且最优参数组合定位存在不确定性。

为突破这一瓶颈，研究创新性地将贝叶斯优化与超带宽算法相结合。贝叶斯优化通过建立概率模型动态评估参数空间，而超带宽算法利用"先探索后利用"的机制，在早期阶段快速筛选出具有潜力的参数组合。这种混合策略有效解决了传统优化方法存在的资源分配不合理问题，在实验中展现出较单一贝叶斯优化提升约35%的参数收敛速度，同时将计算资源浪费降低至8%以下。

在模型构建阶段，研究重点攻克了矿产预测特有的数据不平衡难题。通过引入自适应加权机制，该算法在训练初期自动提升低频矿化样本的权重，在迭代过程中逐步平衡各类样本的分布。结合地质专家经验，研究团队筛选出6个关键预测因子：白垩纪碳酸盐岩层、PC2主成分分析结果、西北向构造断层密度、多期次构造活动特征等，这些参数在实验设计中展现出最优组合时预测准确率达到89.7%。

地质验证环节揭示了该方法在复杂构造区别的特殊优势。研究区域位于马莱伊-埃斯法罕成矿带与萨南达吉-希尔詹构造带交汇处，具有典型的前寒武纪基底岩系与新生代碳酸盐岩层叠置特征。通过对比传统模型，新方法在断层交叉带预测精度提升22%，在碳酸盐岩与碎屑岩接触带识别准确率提高至93.5%。特别是对隐伏矿化体（埋深超过500米）的预测，空间连续性指数达到0.87，较常规算法提升0.3个标准差。

技术实施层面，研究团队开发了专用Python代码库（已开源至GitHub），包含贝叶斯-超带宽混合优化模块、地质特征自动提取工具包以及多源数据融合接口。该框架支持同时处理地质填图数据、地球化学分析结果、遥感影像及三维地质建模数据，最大数据吞吐量可达200GB/小时。软件采用模块化设计，允许用户自定义参数搜索范围与评估标准，特别在超带宽算法中集成了早停机制，当连续5轮评估显示模型改进度低于1%时自动终止搜索。

在工程应用验证中，研究选取伊朗西部三个典型矿集区进行对比试验。结果显示，在古生代沉积盆地环境（如马莱伊地区）中，新方法对层状矿体的空间分布预测吻合度达91.2%，而在变质岩基底区域（如萨南达吉地区）的预测稳定性提升37%。通过构建预测结果与实际勘探发现的关联矩阵，发现该模型对矿化规模＞500万吨的预测准确率高达82.4%，较传统方法提升19个百分点。

研究还突破了数据质量约束的传统认知。在实验设计中，针对 Iranian矿检局提供的多源数据中存在的35%的噪声数据，通过改进型自助采样（Bootstrap Aggregating）与自适应权重调整机制，使模型在数据完整度仅65%的情况下仍能保持82%的预测可靠性。这种鲁棒性在阿巴丹铜矿勘探实例中尤为突出，当遥感数据缺失率达40%时，模型仍成功预测出深部矿化带的延伸方向。

结论部分强调该方法的三大创新点：1）建立地质特征-算法参数的动态关联模型，实现参数空间的地质学解释；2）开发多线程并行计算架构，使超带宽算法在GPU加速下处理速度提升4倍；3）构建参数敏感性分析矩阵，明确不同地质单元对算法参数的响应阈值。研究团队特别指出，该框架对新生代构造活动频繁区域（如伊朗扎格罗斯褶皱带）具有特殊适用性，在帕尔万铜矿预测中成功识别出逆冲断层带两侧的隐伏矿化区。

未来研究方向中，研究团队计划将该方法拓展至三维地质建模，并开发基于迁移学习的跨区域预测模型。当前开源代码已支持10种常见地质数据的标准化输入，但针对伊朗特殊地质构造（如碳酸盐岩-蒸发岩互层）的专用参数集仍需完善。该研究为突破传统矿产预测模型的局限性提供了新的技术路径，特别是在处理高维地质数据与复杂空间异质性方面具有显著优势。