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基于支持向量机的石油勘探预测

作者:李建军; 伦墨华支持向量机高斯核函数孔隙度渗透率

摘要:讨论了支持向量机中高斯核函数中参数σ对支持向量机学习预测性能的影响,指出高斯核函数具有描述样本相似程度这一性质,通过数值实验给出一种选择高斯核函数的方法——拐点法。然后针对石油地质勘探的实际问题,将支持向量机运用测井曲线预测储层参数,同时与反向传播神经网络函数逼近法预测进行比较,结果表明该方法预测精度高、方法稳定有效,支持向量机较好的解决了小样本测井勘探的实际问题。

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科技通报

《科技通报》(CN:33-1079/N)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《科技通报》多次评为“浙江省优秀期刊”、“华东地区优秀期刊”,是《中国科技论文统计源期刊》、《中国科学引文数据库来源期刊》,中国科技优秀期刊。2000年后先后被《中文优秀期刊要目总览》、《中国优秀期刊(遴选)数据库》、《中国学术期刊文摘》、《中国生物学文摘》、《中国生学文献数据库》等收录。获奖情况:浙江省优秀科技期刊一等奖。

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