有多方面背景,具备良好数学基础和工程实现能力,能够快速适应新的工作。追求高效简洁的代码,努力实现代码可读性和维护性。5年Python经验,4年机器学习算法开发和数据分析经验。熟悉Python常用数据分析库如NumPy和pandas,深度学习项目主要基于PyTorch。数据python数据分析算法。
页岩气水平井体积压裂主控因素分析和产能预测软件
项目通过基于数据挖掘的分析方法,研究页岩气水平井生产的主控因素和产量预测方法,开发相应软件,为页岩气高效开发提供技术支撑和工具。
• 独立完成开发,使用Qt完成界面设计,NumPy,Sklearn实现算法。可以在软件中实现数据读 取,特征筛选, 算法设置,模型训练,导入,导出,计算结果可视化。
• 特征选择上实现了LASSO稀疏回归,决策树,灰色关联度,层次分析法。预测算法上实现了神 经网络和SVM。
完成算法以及软件界面编写,本软件的主要功能为分析影响单口井压裂成本和页岩气产量的主要控制因素,为优化压裂方案提供技术支撑。首先基于给定的输入特征(包括工程参数特征以及地质参数特征)和目标变量,训练机器学习模型来学习输入特征到目标变量的映射关系。训练好的机器学习模型后,基于夏普利值
软件可以实时提取图片或摄像头,视频中的信息并运行数据识别算法保存,可以用作实时监控软件,本人完成了算法和软件设计。