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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提供了一种基于CART决策树的砂堵关键因素识别方法，包括：S1根据现场取得的不同状况下的砂堵发生情况作为样本并划分训练集和测试集；S2数据预处理，基于正态分布的假设，移除异常值以及处理数据集中不完整和不一致的数据；S3进行CART分析并计算最优树深度，建立CART分类决策树；S4通过代价复杂性剪枝获得最佳树深度；S5输入测试集进行是否发生砂堵的预测，验证模型的准确性；S6量化变量重要性，度量在决策树形成过程中某个特征变量的贡献程度。本发明所建立的砂堵关键因素识别模型在输入特征参数后，能够有效的判断出是否会发生砂堵且给出造成砂堵的关键因素，对指导现场压裂增产改造开发具有一定的实际意义。
主权项：1.一种基于CART决策树的砂堵关键因素识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据现场取得的不同状况下的砂堵发生情况作为样本并划分训练集和测试集，定义不同特征变量为输入变量，砂堵发生情况为输出变量；步骤2：数据预处理，包括移除异常值以及处理数据集中不完整和不一致的数据；步骤3：进行CART分析并计算最优树深度，计算各个特征变量的基尼系数，选择基尼系数最小的特征及其对应的取值作为最优切分点，建立CART分类决策树；步骤4：通过代价复杂性剪枝获得最佳树深度；步骤5：输入测试集进行是否发生砂堵的预测，验证模型的准确性；步骤6：量化变量重要性，度量在决策树形成过程中某个特征变量的贡献程度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 一种基于CART决策树的砂堵关键因素识别方法
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