基于RS与LS-SVR的储层参数预测

• 作者: 任在清 戈汉权 施泽进
• 来源期刊: 成都理工大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 粗糙集 最小二乘支持向量机 孔隙度
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 数学地质
• 页码范围: 605-608
• 页数: 4页
• 分类号: O211.5|TE122.23
• 字数: 2753字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2007.06.002

摘要

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戈汉权	成都理工大学信息管理学院	4	17	2.0	4.0
2	任在清	成都理工大学信息管理学院	4	17	2.0	4.0