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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明涉及一种页岩储层水平井压后产量的模型集成预测方法，包括以下步骤：基于Pearson相关系数，分别计算多种机器学习预测模型对页岩储层水平井压后产量预测的评价指标；选择评价指标值高于1.50的机器学习预测模型作为基模型，采用集成学习算法，构建页岩储层水平井压后产量集成预测模型；利用主控生产参数对页岩储层水平井压后产量集成预测模型进行训练，利用页岩储层水平井压后产量集成预测模型进行页岩储层水平井压后产量预测。本申请可避免在预测过程中陷入局部最优点，可防止模型失去对未知数据的预测能力，可提高机器学习预测方法的泛化性能，改善模型在实际页岩储层水平井压后产量预测中的适应性，提高预测结果的精度，利于解决实际生产问题。
主权项：1.一种页岩储层水平井压后产量的模型集成预测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于Pearson相关系数，分别计算多种机器学习预测模型对页岩储层水平井压后产量预测的评价指标值；选择评价指标值高于1.50的机器学习预测模型作为基模型，采用集成学习算法，构建页岩储层水平井压后产量集成预测模型；利用主控生产参数对所述页岩储层水平井压后产量集成预测模型进行训练，获得训练好的页岩储层水平井压后产量集成预测模型；利用训练好的页岩储层水平井压后产量集成预测模型进行页岩储层水平井压后产量预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种页岩储层水平井压后产量的模型集成预测方法
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