请问矿床模型与预测模型的关系是什么？

矿床模型是一个较为广义的概念。可以用文字、图解或表格形式表示，是描述某类矿床基本特征的综合概念。矿床模型是在矿床学研究和找矿实践中发展起来的，对矿床预测和评价有重要作用。矿床模型常常包含描述矿床形成环境和鉴别特征的描述性模型、矿床成因模型、品位吨位模型、产出概率模型、矿床勘查模型等不同内容和用途的模型

你说的预测模型应该是矿床预测模型。因为单论预测模型是一个相当广的领域，运用数值分析的方法预测家归纳了多类模型（多元回归、非线性回归、移动平均法、指数平滑法、趋势分析、AR模型、MA模型、ARMA模型、ARIMA模型、ARIMAz模型、TAR模型、GM模型、GM残差模型、灰色序列预测、拓扑预测、线性网络预测、BP网络预测、Hopfield网络、模糊神经网络、全域法、一阶局域法、加权零阶局域法、加权一阶局域法、lyapunov指数预测、非线性规划模型、权重综合、区域综合、最优加权模型、正权组合方法、方差倒数加权法、递归下权综合、马尔可夫预测、遗传预测、分形预测等），这些在矿床预测中许多也有较广的应用。

单论矿床预测模型是矿床模型的一种，是将经验模型与预测模型结合的一类模型。亦可称之为“找矿模型”（可参考陈毓川等，1993；施俊法等，2010；等人的相关著作）。突出矿床的成矿基础要素和找矿过程中具有特殊指示意义的地质、地球物理、地球化学、遥感等综合地质信息特征及空间变化规律。根据研究对象的不同，可划分为不同的级次：成矿带（区）、矿集区、矿床的预测模型等。