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申请/专利权人：重庆能源大数据中心有限公司
摘要：本发明公开了一种基于特征融合的集成学习油井溢出检测方法及装置，所述方法包括采集油井的油井特征数据并对所述油井特征数据进行预处理得到特征数据集；构建特征评估模型，利用所述特征数据集对所述特征评估模型进行迭代训练，并基于所述特征评估模型预测得到各特征的评估分数以及所述特征评估模型的评估准确率；将所述评估分数及评估准确率进行融合得到特征序列；构建特征预测模型，利用所述特征序列对特征预测模型进行迭代训练，输出特征预测数据；根据所述特征预测数据对所述油井的溢出情况进行检测并预警。与现有技术相比，本发明综合考虑了各个特征在单个模型中的重要性以及模型的整体预测能力，模型的预测精度高。
主权项：1.基于特征融合的集成学习油井溢出检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集油井的油井特征数据并对所述油井特征数据进行预处理得到特征数据集；构建特征评估模型，利用所述特征数据集对所述特征评估模型进行迭代训练，并基于所述特征评估模型预测得到各特征的评估分数以及根据所述特征评估模型的评估情况确定所述特征评估模型的评估准确率；将所述评估分数及评估准确率进行融合得到特征序列；构建特征预测模型，利用所述特征序列对特征预测模型进行迭代训练，输出特征预测数据；根据所述特征预测数据对所述油井的溢出情况进行检测并预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆能源大数据中心有限公司 基于特征融合的集成学习油井溢出检测方法及装置
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