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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明公开了一种基于集成机器学习的横波时差预测方法及系统，涉及石油天然气勘探技术领域，包括：获取待预测区域的测井资料数据，提取样本数据集；将样本数据集划分为训练集与测试集，对样本数据集进行预处理；根据训练集构建基于Adaboost集成算法优化BP神经网络的回归模型；利用回归模型预测当前区域的横波时差。本发明充分利用常规测井资料，结合部分阵列声波测井资料，准确预测常规储层或非常规储层区块内的横波时差，结合BP神经网络和Adaboost集成机器学习算法，建立Adaboost‑BP回归模型来预测横波时差，具有较高的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于集成机器学习的横波时差预测方法，其特征在于，包括：获取待预测区域的测井资料数据，提取样本数据集；将所述样本数据集划分为训练集与测试集，对所述样本数据集进行预处理；根据所述训练集构建基于Adaboost集成算法优化BP神经网络的回归模型；利用所述回归模型预测当前区域的横波时差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种基于集成机器学习的横波时差预测方法及系统
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