基于PCA 的LS-SVM 预测模型应用
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Applications of Forecasting Model Based on PCA-LS-SVM
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    摘要:

    油气储层的识别和预测是当今热门的研究课题。本文以实地测井数据为基础,提出基于PCA 的LS-SVM预测模型对储层油气进行分类预测,并与人工神经网络预测模型对比。结果表明,该模型的性能优于其它模型,具有一定的应用价值。

    Abstract:

    Identification and prediction of oil and gas reservoirs are popular research topic today. Based on logging data, the proposed PCA-based LS-SVM forecasting model is applied identify oil and gas reservoirs, comparing with artificial neural network prediction model. The results show that the model's performance is stronger than other models, has a certain value.

    参考文献
    1 雍世和,张超谟.测井数据处理与综合解释.东营:石油大学 出版社,1996.
    2 刘国璧,孙群,孟涛,袁宏俊.基于主成分LS-SVM 的教学质 量评估模型.湖南工程学院学报,2011(3).
    3 郭志钢,蒲忠,李秋.基于主成分分析的LS-SVM非线形预测 模型应用.统计与决策,2010,(10).
    4 陈帅,朱建宁,潘俊,侍洪波.最小二乘支持向量机的参数优 化及其应用,华东理工大学学报(自然学版),2008(4).
    5 姚凯丰,李衍达等.一种基于SVM 特征选择的油气预测方 法.地球物理勘探,2004,24(7).
    6 郭辉,刘贺平,王玲.最小二乘支持向量机参数选择方法及其 应用研究.系统仿真学报,2006,18(7).
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胡剑策.基于PCA 的LS-SVM 预测模型应用.计算机系统应用,2012,21(6):167-169

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  • 收稿日期:2011-12-06
  • 最后修改日期:2012-02-17
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