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申请/专利权人：中国石油大学(北京)
摘要：本发明涉及海洋钻井安全保障领域，公开了一种基于粒子群优化的梯度提升树预测浅层气规模的方法及系统，其包括：利用浅层气地质灾害识别现场模拟，建立数据库，并将数据库随机划分为训练集和测试集；通过训练集对基于初始参数的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型进行训练，并采用测试集对训练后的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型进行测试；对测试后的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型，通过粒子群算法进行优化得到基于粒子群算法优化的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型，将浅层气实验数据样本作为预测模型的输入数据，以输出浅层气规模预测值。本发明解决了无法定量预测浅层气规模的问题，能准确的预测浅层气规模。
主权项：1.一种基于粒子群优化的梯度提升树预测浅层气规模的方法，其特征在于，包括：利用浅层气地质灾害识别现场模拟，建立数据库，并将数据库随机划分为训练集和测试集；通过训练集对基于初始参数的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型进行训练，并采用测试集对训练后的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型进行测试；对测试后的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型，通过粒子群算法进行优化得到基于粒子群算法优化的梯度提升回归树的浅层气规模预测模型，将浅层气实验数据样本作为预测模型的输入数据，以输出浅层气规模预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(北京) 基于粒子群优化的梯度提升树预测浅层气规模的方法及系统
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