Python机器学习算法KNN、MLP、NB、LR助力油气钻井大数据提速参数优选及模型构建研究
随着机器学习和大数据分析技术的发展,油气行业数字化转型势在必行,钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。
随着机器学习和大数据分析技术的发展,油气行业数字化转型势在必行,钻井提速参数优选呈现由经验驱动、逻辑驱动向数据驱动转变的趋势。
随着全球经济的不断发展,污染物的排放和环境污染问题日益严重。
用于R语言的多层感知器(MLP)和极限学习机(ELM)进行时间序列预测。
在本文中,您将发现如何使用标准深度学习模型(包括多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))开发,评估和做出预测。
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