[发明专利]一种基于集成学习的油田采收率预测方法

权利要求书

1.一种基于集成学习的油田采收率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

从油田数据资料库中提取油田历史数据，利用数据集成方法就区块、年份对地质因素、开发状况因素进行提取与合并，将历史采收率作为标签值，形成油田历史初始数据集；针对油田历史初始数据集中包含部分与油田采收率预测相关度低的冗余特征和无关特征的问题，采用皮尔逊相关系数的特征选择方法，计算各特征与油田采收率的相关度，优选出与油田采收率预测相关度高的特征，形成油田历史最佳数据集；建立决策树的机器学习方法挖掘油田历史最优数据集作为基类预测器，根据集成学习方法采用线性加权方式对多个基类预测器进行集成，得到油田采收率强预测器，同时避免采用单一预测器的弊端，实现油田采收率预测。