摘要
本发明提出了一种基于多模型融合的机械钻速预测方法,包括对采集数据的预处理,特征参数降维、划分测试集与训练集、缺失值检测剔除、异常值处理以及数据归一化;使用预处理后的训练集数据训练三种不同机械钻速预测模型,测试集数据进行模型检验获取MAE、MSE、RMSE在内的模型效果评价指标;通过综合权重系数进行模型融合,得到更为精确的机械钻速预测模型。为单模型缺陷、模型训练程度差造成的机械钻速预测精度低问题提供了一种解决方案,为机械钻速预测领域提供了技术支撑。
技术关键词
多模型
BP神经网络预测
随机森林
录井数据
训练集数据
指标
误差
精度
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