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基于Stacking的套损预测方法研究
1
作者
赵建民
张珺博
崔佳鑫
《计算机与数字工程》
2024年第6期1685-1690,共6页
根据油气生产过程中的套管损坏影响因素众多、数据复杂等特点,通过数据预处理、随机森林重要性分析等技术对现场数据进行分析与整合,采用特征工程的方法处理缺失值并选取特征参数。针对传统机器学习模型对套损预测不佳的问题,提出采用双...
根据油气生产过程中的套管损坏影响因素众多、数据复杂等特点,通过数据预处理、随机森林重要性分析等技术对现场数据进行分析与整合,采用特征工程的方法处理缺失值并选取特征参数。针对传统机器学习模型对套损预测不佳的问题,提出采用双层Stacking模式集成学习预测模型;该模型采用随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和K近邻算法为基模型,逻辑回归为元模型,以此构建泛化能力更强的套损预测模型。结果表明,该模型较于单一的机器学习模型准确率与F1值均有提升,该模型最终的准确率达到89.21%。
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关键词
集成学习
套管损耗
套损预测
Stacking模型融合
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题名
基于Stacking的套损预测方法研究
1
作者
赵建民
张珺博
崔佳鑫
机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
出处
《计算机与数字工程》
2024年第6期1685-1690,共6页
基金
国家自然科学基金项目“致密油储层孔隙结构跨尺度多源融合及重构”(编号:51774090)资助。
文摘
根据油气生产过程中的套管损坏影响因素众多、数据复杂等特点,通过数据预处理、随机森林重要性分析等技术对现场数据进行分析与整合,采用特征工程的方法处理缺失值并选取特征参数。针对传统机器学习模型对套损预测不佳的问题,提出采用双层Stacking模式集成学习预测模型;该模型采用随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和K近邻算法为基模型,逻辑回归为元模型,以此构建泛化能力更强的套损预测模型。结果表明,该模型较于单一的机器学习模型准确率与F1值均有提升,该模型最终的准确率达到89.21%。
关键词
集成学习
套管损耗
套损预测
Stacking模型融合
Keywords
ensemble learning
casing damage
casing damage prediction
Stacking model fusion
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
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1
基于Stacking的套损预测方法研究
赵建民
张珺博
崔佳鑫
《计算机与数字工程》
2024
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