基于Stacking集成学习的岩性识别研究

曹茂俊; 巩维嘉; 高志勇

首页> 中文期刊> 《计算机技术与发展》 >基于Stacking集成学习的岩性识别研究

基于Stacking集成学习的岩性识别研究

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

针对传统集成学习模型利用测井资料进行地层岩性识别效果不佳的问题,提出了一种改进的集成学习模型。该模型使用CART决策树、K近邻算法(KNN)、支持向量机(SVM)和多层感知机(MLP)为基模型,逻辑回归(LR)为元模型,使用PCA算法计算每个基模型的权重,并且将权重融入到第二层元模型的训练数据集中,从而给元模型提供了更多质量较高的训练数据,以此构建出一个精准的多层集成学习模型。并且通过准确率、F1-Score两个指标对该模型进行了评估。最后将改进后的集成分类模型应用在实际的井区数据中,实验表明改进后的模型相较于传统的Stacking集成模型准确率提升了1.85个百分点,F1-Score提升了2个百分点,与实际结果相比有较高的一致性,充分证明了改进后的集成分类模型的有效性。

著录项

来源
《计算机技术与发展》 |2022年第7期|161-166|共7页
作者
曹茂俊; 巩维嘉; 高志勇;
展开▼
作者单位

东北石油大学计算机与信息技术学院;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机的应用;
关键词
岩性识别; K近邻算法; 决策树; 支持向量机; 多层感知机; 改进集成学习;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于集成学习的测井岩性识别模型的构建 [J] . 邹琪 ,何月顺 ,杨希 . 智能计算机与应用 . 2020,第003期
2. 基于集成学习的测井岩性识别模型的构建 [J] . 邹琪 ,何月顺 ,杨希 . 智能计算机与应用 . 2020,第003期
3. 基于多层集成学习的岩性识别方法 [J] . 段友祥 ,赵云山 ,马存飞 . 数据采集与处理 . 2020,第3期
4. 基于选择性集成学习的高速列车故障识别研究 [J] . 饶川 ,苟先太 ,金炜东 . 计算机应用研究 . 2018,第005期
5. 基于岩性字典的岩性识别方法研究 [J] . 卢书田 . 科技创新与应用 . 2015,第021期
6. 基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测 [C] . Yiming ZHANG ,张一鸣 ,Xiaofeng LIU . 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 . 2021
7. 基于选择性集成学习的膜蛋白识别方法研究 [A] . 李旭斌 . 2013

基于Stacking集成学习的岩性识别研究

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅