发明公开
- 专利标题: 一种基于Stacking算法的岩性识别预测方法
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申请号: CN202410094318.4申请日: 2024-01-23
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公开(公告)号: CN117932407A公开(公告)日: 2024-04-26
- 发明人: 岳中文 , 薛克军 , 闫逸飞 , 金庆雨 , 马文彪 , 周星源 , 龙思晨 , 胡昊 , 薛力玮
- 申请人: 中国矿业大学(北京)
- 申请人地址: 北京市海淀区学院路丁11号
- 专利权人: 中国矿业大学(北京)
- 当前专利权人: 中国矿业大学(北京)
- 当前专利权人地址: 北京市海淀区学院路丁11号
- 主分类号: G06F18/24
- IPC分类号: G06F18/24 ; G06F18/25 ; G06F18/2413 ; G06F18/2411 ; G06F18/21 ; G06F18/214 ; G06F18/27 ; G06N3/0499 ; G06N3/08 ; G06F18/10
摘要:
本发明公开了一种基于Stacking算法的岩性识别预测方法,涉及岩土工程数据处理技术领域,解决了复杂地质岩石岩性识别预测问题。方法包括以下步骤:1)获取训练用数据,包括随钻测量参数、地质报告,构建学习样本;2)对数据进行异常值处理和归一化处理,并划分出训练集与测试集;3)将处理后的训练集放入Stacking算法建立的模型进行岩性识别的训练;4)使用训练好的模型对测试集的数据进行岩性预测;5)通过F1‑Score评价训练的模型性能,如未达到预期效果,调整Stacking中的超参数重新进行步骤3)、4),直到获得预期模型。与现有技术相比,基于Stacking算法构建的岩性识别模型对非线性关系的拟合更为出色,拥有良好的表达能力与泛化能力。