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    Kmeans-隨機森林的儲層評價預測方法

    1043   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-05 01:00:03
    本發明提供一種Kmeans?隨機森林的儲層評價預測方法，通過Kmeans聚類完成儲層評價分類標準的快速建立，避免了人為因素的影響，使得分類建立的標準更加客觀真實，再通過隨機森林集成算法將數據和分類標準進行模型建立和訓練，隨機森林集成算法是多個決策樹的預測結果結合，比單個決策數更好的泛化能力，因此使得評價結果更加準確可靠。本發明解決了儲層評價標準的問題以及儲層評價效率的難題，通過對影響儲層好壞因素的量化，利用無監督學習算法Kmeans和監督集成學習算法隨機森林相結合，提高儲層評價預測效率及準確率，減少投入成本，為石油勘探開發提供有利的地質依據和理論支撐。
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    聲明：
    “Kmeans-隨機森林的儲層評價預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
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