基于Stacking的套损预测方法研究
赵建民
张珺博
崔佳鑫
东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318
摘要：根据油气生产过程中的套管损坏影响因素众多、数据复杂等特点,通过数据预处理、随机森林重要性分析等技术对现场数据进行分析与整合,采用特征工程的方法处理缺失值并选取特征参数.针对传统机器学习模型对套损预测不佳的问题,提出采用双层Stacking模式集成学习预测模型;该模型采用随机森林、支持向量机、梯度提升决策树和K近邻算法为基模型,逻辑回归为元模型,以此构建泛化能力更强的套损预测模型.结果表明,该模型较于单一的机器学习模型准确率与F1值均有提升,该模型最终的准确率达到89.21%.
关键词：集成学习套管损耗套损预测Stacking模型融合
分类号：TP309(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(51774090)
论文发表日期：2024-06-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 1685-1690 )
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