隨著油田的不斷開采,油田的產(chǎn)量預(yù)測(cè)也變得越來越重要。目前有許多基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)方法,但大多數(shù)都不能給出具體的預(yù)測(cè)模型。提出一種基于Lasso算法的預(yù)測(cè)方法,結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù),選取一系列相關(guān)特征參數(shù),通過對(duì)參數(shù)數(shù)據(jù)的分析,初步選取各個(gè)參數(shù)的函數(shù)形式,然后利用Lasso算法得到最終的預(yù)測(cè)模型,達(dá)到預(yù)測(cè)產(chǎn)量的目的�，F(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)表明,該方法得到的預(yù)測(cè)模型比較準(zhǔn)確,可解釋性強(qiáng),且預(yù)測(cè)精度高,可以應(yīng)用于礦場(chǎng)產(chǎn)量預(yù)測(cè)。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(26)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

冪函數(shù)

系數(shù)變化曲線

利用得到的預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練集中進(jìn)行擬合,可以得到1976年1月至2015年12月的產(chǎn)油量,其結(jié)果如圖3所示。利用式(10)計(jì)算該模型在訓(xùn)練集中的誤差為9.8%,結(jié)合圖3的擬合效果可以發(fā)現(xiàn),該模型在訓(xùn)練集整體的擬合效果良好,能夠得到比較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3553756