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基于SSA-XGBoost模型的高精度密度测井预测方法研究
核物理、交叉学科研究 | 更新时间：2025-01-07
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    • 基于SSA-XGBoost模型的高精度密度测井预测方法研究

    • SSA-XGBoost model based high-precision density prediction method for well logging

    • “在复杂岩性井段密度测井领域，专家利用机器学习模型提高数据精度，SSA-XGBoost模型预测精度高于传统方法，具有应用前景。”
    • 核技术   2024年47卷第12期 文章编号：120502

    • DOI：10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.120502    

      中图分类号： TL99;TE19

    • 收稿日期：2024-04-25，

      修回日期：2024-08-17，

      纸质出版日期：2024-12-15

    移动端阅览

  • 李瑞,吴文圣.基于SSA-XGBoost模型的高精度密度测井预测方法研究[J].核技术,2024,47(12):120502. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.120502. CSTR： 32193.14.hjs.CN31-1342/TL.2024.47.120502.

    LI Rui,WU Wensheng.SSA-XGBoost model based high-precision density prediction method for well logging[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2024,47(12):120502. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.120502. CSTR： 32193.14.hjs.CN31-1342/TL.2024.47.120502.

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