基于改进PSO算法的LS-SVM油层识别模型

被引：13

作者：

夏克文

董瑶

杜红斌

机构：

[1] 河北工业大学信息工程学院

来源：

控制与决策 | 2007年 / 12期

关键词：

最小二乘支持向量机; 粒子群优化算法; 油层识别;

D O I：

10.13195/j.cd.2007.12.67.xiakw.016

中图分类号：

TE19 [新技术在石油、天然气地质与勘探中的应用];

学科分类号：

082002 ;

摘要：

为解决常规油层识别方法因其本身缺陷而无法取得理想效果的缺点,提出一种基于改进PSO算法的LS-SVM油层识别模型,即综合已有改进的PSO模型提出一种新的改进形式,并用此算法迭代求解LS-SVM中出现的矩阵方程,从而避免矩阵求逆,加快LS-SVM算法的训练速度,节省内存,而且求得最优解.实际应用表明,所提出的识别模型优于BP模型和经典SVM模型,识别精度高、收敛速度快、效果显著.

引用

页码：1385 / 1389

页数：5

共 5 条

[1] 基于属性相似度的属性约简算法 [J].