基于集成学习的油井产量预测模型实证分析

发布时间：2023-08-25 20:39

　　油井产量预测是油田企业细化生产目标和生产决策的重要手段之一。油井工作参数蕴藏着各个参数指标之间的相关关系和产量规律,若是能有效挖掘出这些规律并加以利用,便可以在预测产量和合理控制生产这两方面,给油田企业的生产管理人员提供决策参考。针对油井日产量预测问题,本文主要利用了机器学习中的预测技术去解决问题。首先,运用多种方法对油井数据进行特征选择处理,在此基础上,分别构建多元线性回归、决策树和K近邻等单学习器模型,以及梯度提升树、随机森林和极端随机树等集成学习器模型;然后,在训练模型过程中运用交叉验证技术,得到上述每组模型的评价指标值。并基于模型得分和均方误差值,对比分析集成学习器相对单学习器的预测和性能优势;接下来,依据模型的预测精度和稳定性来选择适合油井日产量数据集的预测模型,利用最优模型计算特征重要度,得出对4个产量因变量产生关键影响的特征;最后,对预测结果进行分析并提出相关的改进措施。实验结果表明,通过对各个模型的变量特征重要性进行排序,得到影响产量的主要工作参数有:油压、油压下限、油嘴、泵径、含水和冲次等。单学习器对于油井产量预测有一定的可行性,但集成学习模型的各类度量指标均优于决策...

【文章页数】：49 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 选题背景
    1.2 研究意义
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 油井产量预测
        1.3.2 集成学习
    1.4 本文主要工作
    1.5 本文组织框架
2 机器学习算法介绍
    2.1 集成学习概述
    2.2 单学习器介绍
        2.2.1 多元线性回归
        2.2.2 决策树
        2.2.3 K近邻
    2.3 集成学习器介绍
        2.3.1 梯度提升树
        2.3.2 随机森林
        2.3.3 极端随机树
    2.4 本章小结
3 数据处理及特征选取
    3.1 数据获取
    3.2 数据预处理
    3.3 描述性统计分析
    3.4 特征选择
        3.4.1 皮尔森相关系数
        3.4.2 逐步回归筛选变量
        3.4.3 随机森林计算特征重要度
    3.5 本章小结
4 实验方案及结果分析
    4.1 交叉验证建模
    4.2 特征选择与简单学习器结合
    4.3 特征选择与集成学习结合
    4.4 极端随机树回归调参及重要特征
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
附录
    A 学位论文数据集
致谢



本文编号：3843272