支持向量机在储层厚度预测中的应用

被引：15

作者：

张彦周 ^{[1
]}

刘叶玲 ^{[1
]}

谢宝英 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安科技大学基础部

[2] 西安交通大学理学院

来源：

勘探地球物理进展 | 2005年 / 06期

关键词：

支持向量机; 地震属性; 窗口核函数; BP网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

P631.81 [];

学科分类号：

0818 ; 081801 ; 081802 ;

摘要：

将支持向量机运用到储层厚度估计中,利用地震属性及少量测井作为学习样本进行储层预测。通过引入窗口核函数,准确地反映了不同深度的地质信息。通过实例将支持向量机预测结果与BP网络预测结果进行比较,结果表明该方法有效可靠,预测精度高,可很好地解决BP网络方法中无法避免的局部极值问题。

引用

页码：422 / 424+431+10 +431

页数：5

共 7 条

[1] 一种基于SVM特征选择的油气预测方法 [J].

姚凯丰 ;

陆文凯 ;

丁文龙 ;

张善文 ;

肖焕钦 ;

李衍达 .

天然气工业, 2004, (07) :36-38+134

[2] 由地震属性向储层参数转换的综合效果分析 [J].

乐友喜 ;

王永刚 ;

张军华 ;

不详 .

石油物探 , 2002, (02) :202-206

[3] 试论地震约束反演的不适定性 [J].

彭传圣 ;

常国贞 .

油气地质与采收率, 2002, (02) :88-90+0

[4] 应用核Fisher判别技术预测油气储集层 [J].

许建华 ;

张学工 ;

李衍达 .

石油地球物理勘探, 2002, (02) :170-174+200

[5] 基于径向高斯网络的薄互储层参数预测 [J].

高美娟 ;

田景文 .

石油地球物理勘探, 2001, (05) :540-545+654

[6] 从神经网络到支撑矢量机(上) [J].

罗公亮 .

冶金自动化, 2001, (05) :1-5

[7] 人工神经网络及其在油气勘探开发中的应用 [J].

魏永佩 ;

陈会鑫 .

大自然探索, 1998, (01) :44-47+62

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