参考文献/References:
[1] 陈云天.基于机器学习的测井曲线补全与生成研究[D].北京:北京大学,2020.[2] HA H,OLSON J R,BIAN L,Analysis of heavy metal sources in soil using kriging interpolation on principal components[J].Environmental Science&Technology,2014, 48(9):4999-5007.
[3] BATEMAN R M.Openhole log analysis and formation evaluation[M].D.ReidelPub.Co.International Human Resources Development Corp. 1986.
[4] ASQUITH G B , KRYGOWSKI D . Basic Well Log Analysis[M]. 2004.
[5] 张晶玉,张会来,范廷恩,等.时移测井曲线重构方法及其在A油田中的应用[J]. 物探化探计算技术,2018, 40(03):318-323.
[6] ROLON L ,MOHAGHEGH S D,AMERI S,et al.Using artificial neural networks to generate synthetic well logs[J]. Journal of Natural Gas Science & Engineering, 2009, 1(4-5):118-133.
[7] 杨志力,周路, 彭文利,等. BP神经网络技术在声波测井曲线重构中的运用[J]. 西南石油大学学报(自然科学版), 2008(01):63-66+13.
[8] 张东晓,陈云天,孟晋.基于循环神经网络的测井曲线生成方法[J].石油勘探与开发,2018,45(04):598-607.
[9] 王俊,曹俊兴,尤加春.基于GRU神经网络的测井曲线重构[J].石油地球物理勘探, 2020,55(03):510-520+468.
[10] 柯国霖.梯度提升决策树(GBDT)并行学习算法研究[D]. 福建:厦门大学,2016.
[11] CHEN T ,TONG H , BENEST M . xgboost: Extreme Gradient Boosting[J]. 2016.
[12] 黄卿,谢合亮.机器学习方法在股指期货预测中的应用研究——基于BP神经网络、SVM和XGBoost的比较分析[J].数学的实践与认识, 2018(8):297-307.
[13] LIANG W,LUO S,ZHAO G,et al. Predicting Hard Rock Pillar Stability Using GBDT, XGBoost, and LightGBM Algorithms. 2020,8(5).
[14] 魏志强,张浩,陈龙.一种采用SmoteTomek和LightGBM算法的Web异常检测模型[J].小型微型计算机系统,2020,41(03):587-592.
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