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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115222065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210722350.3，技术领域涉及：G06N20/20；该发明授权一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法是由钟原;邓丹;鲜明;杨建新;周静;曹张宇设计研发完成，并于2022-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法，涉及页岩气开发技术领域，方法为：构建在线Stacking集成多步预测模型，实时获取压裂作业数据并输入在线Stacking集成多步预测模型中，基于在线Stacking集成多步预测模型输出多时间步预测数据，并利用压裂作业数据对在线Stacking集成多步预测模型进行更新。本发明将在线学习和Stacking集成结合，不断学习新出现的数据分布并遗忘过时的概念，提升了集成模型OSE‑MS对数据流分布变化的适应性及预测性能，将本方法应用于压裂施工的井口压力多步预测中，可帮助现场施工人员及时调整压裂作业参数，从而提高作业效率，避免安全事故的发生。

本发明授权一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Stacking集成学习的井口压力在线多步预测方法，其特征在于，构建在线Stacking集成多步预测模型，实时获取压裂作业数据并输入在线Stacking集成多步预测模型中，基于在线Stacking集成多步预测模型输出多时间步预测数据，并利用压裂作业数据对在线Stacking集成多步预测模型进行更新；其中，构建在线Stacking集成多步预测模型包括以下步骤：步骤1.初始化设置：初始化参数，基于离线数据训练出初始基学习器，其中，所述参数包括预测损失阈值Th、模型训练最小样本数M、预测输出窗口大小w、验证集数量Nverify，Th、M、w、Nverify均为常量；所述离线数据是由压裂作业过程中一时间段内真实的压裂作业数据经特征工程数据转换得到的特征数据；步骤2.在线训练：基于在线训练机制，采用在线方式动态构建基学习器集成SE和元学习器MM，具体操作如下：步骤2.1.基学习器在线学习：将初始基学习器添加至基学习器集成SE中，同时不断延迟验证在线Stacking集成多步预测模型的预测效果，即每完成一次井口压力值预测后，若当前在线Stacking集成多步预测模型的预测误差大于预测损失阈值Th，则基于数据流动态采集方法得到数据子集，利用数据子集在线训练出新基学习器，并将新基学习器添加至基学习器集成SE中；步骤2.2.元学习器在线学习：将所有数据子集作为基学习器集成SE的验证集，得到中间预测数据；利用特征工程将获取到的井口压力真实值转换得到真实数据标签，将中间预测数据与真实数据标签拼接，构造出元学习器MM的在线训练数据；步骤2.3.动态集成：基于精度实时评估方法和压裂作业数据流中还未经过在线训练的压裂作业数据数量，判断是否增加基学习器；基于新增基学习器前、后的预测误差，判断是否需要删除基学习器集成SE中的基学习器。

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