基于支持向量机的气井新井产能预测

• 作者: 伊向艺 卢渊 李月丽 王亚辉
• 来源期刊: 油气田地面工程
• 关键词: 支持向量机 气井 建模 预测
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 注采集输
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TE3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6896.2010.01.017

摘要

运用基于统计学习理论的支持向量机方法,建立了影响因素与气井新井产能之间的预测模型,利用其训练算法对模型进行训练,然后对检验样本进行预测.与传统的神经网络方法预测结果进行对比表明,支持向量机方法能够达到较高的预测精度,是一种有效的预测气井新井产能的数据建模方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢渊	成都理工大学能源学院	59	516	13.0	19.0
2	伊向艺	成都理工大学能源学院	77	593	12.0	20.0
6	王亚辉	中国石油西南油气田分公司川中油气矿	7	18	3.0	4.0
7	李月丽	成都理工大学能源学院	6	63	5.0	6.0