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准确、快速地获取泥页岩孔隙度对页岩油空间分布及勘探目标预测具有重要意义。针对利用测井响应方程预测孔隙度精度较低的问题,建立一种基于随机森林算法的孔隙度预测模型,与BP 神经网络、支持向量机和XGBoost 算法进行预测精度对比,并利用SHAP 方法分析测井参数的重要性和影响范围。研究结果表明:随机森林算法可以很好地预测泥页岩孔隙度,且预测效果好于BP 神经网络、支持向量机和XGBoost 算法;基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测在渤海湾盆地某凹陷应用发现,对模型预测孔隙度最重要的前3 项测井参数为补偿中子、自然伽马和普通视电阻率;基于随机森林算法的泥页岩孔隙度预测模型可以快速识别单井孔隙度,不仅可以弥补因无法连续取心而难以获取完整孔隙度分布特征的问题,还能大幅提高孔隙度预测效率与精度。 相似文献
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通过不同固溶温度与不同回火温度处理,研究了ZGCr17Ni2马氏体不锈钢组织及硬度的变化。结果表明,淬火温度提高,马氏体过饱和度增加,残余奥氏体含量增加,在1 040℃下淬火时组织为马氏体+残余奥氏体+碳化物+莱氏体,淬火硬度达到最大值57,继续提高淬火温度,马氏体粗化,硬度下降;回火温度在530℃以下时,回火硬度呈"马鞍状"变化,当回火温度达到600℃时回火组织转变为回火索氏体+残余奥氏体+碳化物+莱氏体+马氏体,回火硬度(HRC)降低至41。 相似文献
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针对认知网络中各低信噪比环境下主用户信号检测率偏低的问题,提出一种基于主成分分析和主动学习AdaBoost的主用户信号频谱感知算法.该算法首先采用主成分分析算法对信号特征参数进行提取,获得信号的主成分,之后利用主动学习算法通过多次迭代抽样,获取有利于提高分类性能的样本,并对AdaBoost分类器进行训练,最后利用训练完成的AdaBoost分类器对待测信号进行分类检测.仿真实验表明,在各低信噪比情况下与ANN和MME算法相比较,所提算法具有较高的分类感知性能,有效地实现了对主用户信号的频谱感知. 相似文献
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一.线性模型的建立
确定平稳时间序列线性模型的步骤可归纳为五个步骤,以下结合本文的数据具体介绍创新创业平台的建模:
1.数据选择
本次建模,本人采用的数据是历年创新创业资金申请(见表1,共有25个数据).本文将利用表中的数据建立资金的随机线性模型, t为月. 相似文献