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谷建伟  周鑫  王硕亮 《科学技术与工程》2020,20(26):10759-10763
随着油田的不断开采,油田的产量预测也变得越来越重要。目前有许多基于机器学习的预测方法,但大多数都不能给出具体的预测模型。本文提出了一种基于Lasso算法的预测方法,结合现场生产数据,选取一系列相关特征参数,通过对参数数据的初步分析,初步选取各个参数的函数形式,然后利用Lasso算法得到最终的预测模型,最终达到预测产量的目的。现场试验表明:该方法得到的预测模型比较准确,可解释性强,且预测精度高,可以应用于矿场产量预测。  相似文献   
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