一种基于PCA-Stacking模型的砂岩型铀矿地层岩性智能识别方法

本发明涉及岩性识别领域，提供了一种基于PCA‑Stacking模型的砂岩型铀矿地层岩性智能识别方法。所述基于PCA‑Stacking模型的砂岩型铀矿地层岩性智能识别方法包括：步骤S1、获取测井曲线样本集和岩性数据；步骤S2、构造数据样本，采用Smote方法增强数据样本，达到样本数量平衡；步骤S3、选择若干基模型作为基学习器，计算模型评价指标、皮尔逊相关系数和Q统计量矩阵，筛选误差互补性强且预测差异显著的基模型组合,构建堆叠Stacking模型；步骤S4、将数据集划分为5个子集，逐个子集作为测试集，其它子集组合为训练集；步骤S5、通过PCA算法对基模型的预测结果加权融合并作为第二层元模型训练集，构建高精度的多层次集成学习模型；步骤S6、通过F1‑Score评价模型性能，直到获得预期模型。