LS-SVM-GA算法在油田产量预测中的应用研究

• 作者: 张群燕 朱小梅 杨先凤
• 来源期刊: 煤炭技术
• 学科: 工学
• 关键词: 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 遗传算法(GA) 天然气产量 预测
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 197-198
• 分类号: TP301.6|TE328
• 字数: 2286字
• 语种: 中文

摘要

油田产量预测是油田开发动态分析最重要的内容之一,也是油田开发优化决策的基础.在介绍最小二乘支持向量机(LS-SVM)及遗传算法(GA)的原理基础上,建立LS-SVM-GA模型,并用该模型对某气田天然气产量进行预测.通过二个性能指标将其与LS-SVM和BP神经网络模型进行对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,LS-SVM-GA模型的预测精度较高,范化能力较强,能够利用该模型对气田天然气产量进行预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨先凤	西南石油大学计算机科学学院	30	134	6.0	10.0
2	朱小梅	西南石油大学计算机科学学院	8	61	5.0	7.0
3	张群燕	西南石油大学计算机科学学院	5	15	2.0	3.0