一种基于机器学习的油井开采过程中地表沉降预测方法

本发明涉及一种基于机器学习的油井开采过程中地表沉降预测方法，包括：采集油井开采过程中的历史地表沉降数据，对所述历史地表沉降数据进行缺失值、异常值、归一化处理，构建数据集；对所述数据集进行特征提取，并对提取的特征进行降维处理，构建低维特征集；基于所述低维特征集训练随机森林算法，构建沉降预测模型，并对所述沉降预测模型进行性能评估和优化，获取最终沉降预测模型；获取油井开采过程中的目标地表沉降数据，将所述目标地表沉降数据输入所述最终沉降预测模型中，预测地表沉降变化趋势，并将所述地表沉降变化趋势输出为地表沉降变化趋势图。本发明通过融合多源数据和先进的机器学习技术，实现对地表沉降的准确预测。