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基于集成学习的油田采收率预测方法

917   编辑：管理员   来源：中冶有色技术网  
2023-03-03 01:00:11
本发明公开了一种基于集成学习的油田采收率预测方法，其特征在于提取地质因素、开发状况因素等油田历史数据进行采收率标记，形成油田历史初始数据集；采用皮尔逊相关系数计算油田初始数据集中各特征得分，保留前k列特征，构建油田历史最优数据集；根据油田差异性设置多个CART决策树基类预测器，采用线性加权的方式组合各基类预测器，形成油田采收率强预测器，实现油田采收率预测。本发明采用决策树挖掘地质因素、开发状况因素与油田采收率的内在联系，建立适用于油田开发各时期的油田采收率预测器；根据油田间的差异性设置多个基类预测器，以集成学习思想形成油田采收率强预测器，提高油田采收率预测器的预测精度，实现油田采收率的准确预测。
声明：
“基于集成学习的油田采收率预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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