针对由于研究手段与技术等原因导致地应力测量难度大,而现有预测方法精度不高的问题,提出融合多模型预测方法.该方法首先通过构建多个子预测模型,然后由随机选取的样本训练子模型,按一定的优化算法将这些子模型进行线性融合,子模型投票优胜的决策结果即为预测的深层地应力值.利用某油田实际测井数据进行实验,并与最小二乘支持向量机(LS-SVM)、BP神经网络、线性回归进行对比分析.实验结果表明,对于最大水平应力和最小水平应力的预测,文中的融合多模型预测方法精度较LS-SVM、BP神经网络、线性回归最好,且其拟合结果也较好,提高了预测精度,能够满足工程需求,可有效应用于工程中深层地应力预测.
深层地应力 子模型 融合多模型预测 最大(小)水平应力 预测精度