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鉴于神经网络和遗传规划的自适应、自学习功能,将径向基函数神经网络方法与混合进化方法引入到趋势面分析当中,在一定程度上可以避免传统地质体数学模拟时需要事先选定未知模型类型的弊端,并通过它们特有的学习和进化机制,去寻求一个能较好地描述和解释地质体空间展布特征(趋势)的数学表达形式。通过实例研究,发现RBF神经网络方法拟合和外推插值的效果最好;多项式趋势面法和混合进化方法拟合效果相差不大,但后者的外推插值效果更好。