【摘 要】
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针对由于研究手段与技术等原因导致地应力测量难度大,而现有预测方法精度不高的问题,提出融合多模型预测方法。该方法首先通过构建多个子预测模型,然后由随机选取的样本训练
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院,中国石油大学（华东）石油工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“泥质疏松砂岩水力压裂裂缝形态与有效加砂机理研究”(编号:51374229),中国石油大学(华东)研究生创新工程项目“复杂噪声背景下泥浆脉冲信号检测与识别研究”(编号:YCX2017064)资助
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针对由于研究手段与技术等原因导致地应力测量难度大,而现有预测方法精度不高的问题,提出融合多模型预测方法。该方法首先通过构建多个子预测模型,然后由随机选取的样本训练子模型,按一定的优化算法将这些子模型进行线性融合,子模型投票优胜的决策结果即为预测的深层地应力值。利用某油田实际测井数据进行实验,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)、BP神经网络、线性回归进行对比分析。实验结果表明,对于最大水平应力和最小水平应力的预测,文中的融合多模型预测方法精度较LS-SVM、BP神经网络、线性回归最好,且其拟合结果也较好
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