基于LSTM和集成学习算法的ROP预测方法

本发明提供基于LSTM和集成学习算法的ROP预测方法，包括聚类与去噪：使用DBSCAN聚类算法对数据进行去噪，去除离群点；数据插值：对缺失数据应用Hermite插值方法，填补缺失值，并确保数据的平滑性；时间序列生成：将数据转换为适合LSTM的时间序列格式，使用滑动窗口切分数据；LSTM训练：使用LSTM模型对数据进行训练，学习时间依赖关系并进行ROP预测；在数据预处理和LSTM模型的基础上，使用LightGBM和XGBoost进行回归预测，提升ROP预测的准确性；评估预测结果：通过均方误差、R<Sup>2</Sup>评估指标，评估训练和测数据上的预测精度;模型优化：根据评估结果，进行模型调优。本发明能够为钻井作业提供更加精准的预测，进而优化钻井作业的效率和安全性。