一种厚度属性的构建及在砂体厚度预测中的应用

油田开发过程中,在预测砂体厚度时通常基于顶底反射时间厚度,时间厚度属性仅对厚层砂体预测较准确,对于厚度小于1/4波长的薄层砂体预测误差大。本文分析了楔状砂体模型属性曲线特征,提出了联合振幅、时间厚度及频率属性构造与砂体真厚度近似具有线性关系新属性的思路,从而给出了一种厚度预测新方法,克服了传统方法的不足。应用实践表明,新方法实现简单、适用性强,显著提升了薄储层的预测精度。

基于Ebay网上拍卖的最终成交价格预测

本文通过爬虫技术爬取Ebay上的拍卖数据,对其进行清洗并构建指标体系,建立回归树预测模型,将最终价格进行分段预测,即小于等于$300和所有最终价格,这样处理能有效提高预测准确率而保留数据集94%的信息.选取均方误差根、平均相对误差和Theil不等系数作为评估指标,通过十次迭代,取其平均值作为三个评估指标最终值,比较发现回归树模型有更好的预测结果。