基于主成分分析与K-L变换的双重属性优化方法

• 作者: 赵加凡 陈小宏
• 来源期刊: 物探与化探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 地震数据处理 主成分分析 K-L变换 神经网络 属性组合与优化
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 计算方法与信息处理
• 页码范围: 253-256
• 页数: 4页
• 分类号: N37|P631.4
• 字数: 3483字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8918.2005.03.017

摘要

利用主成分分析客观赋权原理计算地震属性在预测目标参数时贡献率的大小,通过去除权重系数较小的属性参数,实现了地震属性的敏感性分析,建立储层参数与有效属性之间的匹配关联;在此基础上,利用K-L变换将属性样本空间的高维属性映射为低维属性,去除了属性之间的相关性,有效地解决了属性组合的优化问题,表明了主成分分析和K-L变换相结合的属性双重优化方法克服了单纯使用每种方法时的局限性,充分发挥了各自的优点,有助于属性分析、关联以及组合优化问题的解决,提高了地震储层参数预测的运算速度和精度.