一种改进的LS-SVM算法及其应用

• 作者: 夏克文 张志伟 潘国峰 董瑶
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 最小二乘支持向量机 粒子群优化算法 迭代优化 气层识别
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 673-677
• 页数: 5页
• 分类号: P61
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2007.06.011

摘要

为了避免LS-SVM算法中存在的矩阵求逆问题,提出一种改进的LS-SVM算法,即利用改进PSO算法对LS-SVM算法中线性方程组进行迭代优化求解,这样既能加快算法训练速度和节省内存,又总能得到最小二乘解,提高计算精度.将此改进算法应用到长庆气田C井目的层井段进行气层识别,并与BP神经网络算法、经典的SVM算法和传统的LS-SVM算法比较,结果表明此算法识别精度高,收敛速度快,与试气结果吻合,效果显著.