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龍圖騰網(wǎng)恭喜中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)申請(qǐng)的專利一種基于Spark的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值的分布式填補(bǔ)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115268848B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210855411.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F8/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于Spark的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值的分布式填補(bǔ)方法是由張夏林;盛必憲;李章林;翁正平;王震江;藤世磊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于Spark的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值的分布式填補(bǔ)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于Spark的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值的分布式填補(bǔ)方法，屬于缺失數(shù)據(jù)填補(bǔ)領(lǐng)域領(lǐng)域。本發(fā)明提供的基于Spark的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值的分布式填補(bǔ)方法通過以HDFS作為儲(chǔ)存系統(tǒng)，對(duì)勘查工作中的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)，作為分布式計(jì)算的信息源；安裝部署Spark集群，并通過Yarn作為資源管理和任務(wù)調(diào)度框架；通過構(gòu)建索引、標(biāo)準(zhǔn)化處理等方法對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行二次預(yù)處理；通過分布式隨機(jī)森林和分布式GBT模型，對(duì)勘查工作中的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的缺失值進(jìn)行預(yù)測(cè)；通過分布式網(wǎng)格搜索+k折交叉驗(yàn)證和Train?Validation?Split方法優(yōu)化分布式預(yù)測(cè)填補(bǔ)模型。本發(fā)明能夠?yàn)闇y(cè)井的數(shù)據(jù)缺失問題提供一種精度更高，時(shí)間成本更低的解決方案，為測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)得進(jìn)一步研究分析與利用提供了保障。

本發(fā)明授權(quán)一種基于Spark的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值的分布式填補(bǔ)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于Spark的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值的分布式填補(bǔ)方法，其特征在于按如下步驟進(jìn)行操作：1構(gòu)建儲(chǔ)存模塊：通過在服務(wù)器中搭建MapReduce并行計(jì)算框架，并在MapReduce并行計(jì)算框架內(nèi)部搭建Hadoop集群，利用Hadoop集群中的HDFS組件對(duì)勘查工作中的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)；其中HDFS集群用于將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HiveonSpark測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中；2構(gòu)建SparkonYarn集群：通過安裝部署Spark集群優(yōu)化MapReduce并行計(jì)算框架，并通過Yarn作為資源管理和任務(wù)調(diào)度框架；3測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)二次預(yù)處理：通過構(gòu)建索引和標(biāo)準(zhǔn)化處理對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行二次預(yù)處理；4集成算法模型構(gòu)建：通過搭建分布式隨機(jī)森林和分布式GBT模型，對(duì)勘查工作中的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值進(jìn)行預(yù)測(cè)；5模型參數(shù)調(diào)整：通過搭建分布式網(wǎng)格搜索+k折交叉驗(yàn)證模型和Train-Validation-Split算法模型優(yōu)化后的分布式預(yù)測(cè)填補(bǔ)模型，并對(duì)分布式預(yù)測(cè)填補(bǔ)模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，使分布式預(yù)測(cè)填補(bǔ)模型的驗(yàn)證誤差與測(cè)試的準(zhǔn)確率均滿足設(shè)計(jì)要求；6預(yù)測(cè)和填補(bǔ)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值：運(yùn)用優(yōu)化過后的分布式預(yù)測(cè)填補(bǔ)模型，根據(jù)其性能與效率對(duì)礦產(chǎn)勘查中的測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)缺失值進(jìn)行分布式預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)填補(bǔ)。

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