支持向量机回归在油气钻井成本预测中的应用

• 作者: 刘天时 马加传
• 来源期刊: 西安石油大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 向量机 钻井成本 预测模型 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机及其应用
• 页码范围: 96-99
• 分类号: TE22|F407.22
• 字数: 3124字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-064X.2010.03.026

摘要

钻井成本是钻井公司成本的重要组成部分,对钻井成本进行准确预测,有利于提高钻井成本的控制和计划管理水平.应用作业成本法分析影响钻井成本的主要因素,结合某钻井公司钻井成本数据,运用支持向量机回归建立预测模型,同多元回归与BP神经网络回归进行对比,验证了支持向量机模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘天时	西安石油大学计算机学院	100	548	13.0	18.0
2	马加传	西安石油大学计算机学院	3	11	2.0	3.0