基于井下参数的SCNGO-SVM卡钻预警方法研究

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针对卡钻风险预测的问题，提出了一种融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰优化算法（SCNGO）和支持向量机（SVM）的卡钻预警模型。针对北方苍鹰优化算法（NGO）容易陷入局部最优以及初始解的分布具有随机性和非均匀性的特性，引入折射反向学习策略初始化北方苍鹰算法个体、正余弦策略替换原始苍鹰算法的勘察阶段的位置更新公式和正余弦策略的步长搜索因子进行改进，将SCNGO用于SVM寻参，并将模型SCNGO-SVM应用于卡钻预警。（剩余12764字）

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