基于改進(jìn)的隨機(jī)森林算法的井曲線(xiàn)填補(bǔ)研究及應(yīng)用

摘要： 測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)是描述油氣藏信息的重要途徑，但實(shí)際勘探中測(cè)井曲線(xiàn)往往失真或缺失，其復(fù)原問(wèn)題一直都是油氣勘探領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)。傳統(tǒng)的隨機(jī)森林算法主要受n＿estimators(決策樹(shù)的個(gè)數(shù))和max＿depth(樹(shù)的最大埋深)這兩個(gè)參數(shù)控制，在實(shí)際填補(bǔ)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)中并不能很好地訓(xùn)練出理想的模型。本文基于遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)提出了一種改進(jìn)的隨機(jī)森林算法(I...