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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明的实施例涉及地下水封油库领域，提供了基于集成学习的地下水封油库涌水量预测方法和装置。所述方法包括获取目标数据集，提取目标数据集中的初始特征；对初始特征进行筛选，得到最优特征子集；构建基学习器，利用贝叶斯参数优化模型对基学习器的超参数进行优化，对优化后的基学习器进行训练，得到优化训练后的基学习器；构建Stacking集成学习模型，对所述Stacking集成学习模型进行训练，通过训练后的Stacking集成学习模型对地下水封油库涌水量进行预测。以此方式，能够对地下水封油库涌水量进行预测，并且从有限的学习数据中获取尽可能多的有效信息，有效地避免陷入局部最小值，可以在一定程度上避免过拟合问题。
主权项：1.一种基于集成学习的地下水封油库涌水量预测方法，其特征在于，包括：获取目标数据集，提取所述目标数据集中的初始特征；所述初始特征包括自变量特征和因变量特征；利用相关性分析对所述初始特征进行筛选，得到最优特征子集；将所述最优特征子集划分为训练集和测试集；构建基学习器，利用贝叶斯参数优化模型对所述基学习器的超参数进行优化，并通过K-Fold方法对优化后的基学习器进行训练，得到优化训练后的基学习器；所述基学习器包括随机森林模型、极端梯度提升树和轻量梯度提升机；构建Stacking集成学习模型，利用所述训练集对所述Stacking集成学习模型进行训练，得到训练后的Stacking集成学习模型，通过所述训练后的Stacking集成学习模型对地下水封油库涌水量进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于集成学习的地下水封油库涌水量预测方法和装置
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