基于SVR和地震属性的构造煤厚度定量预测

• 作者: 王新 管永伟 陈同俊
• 来源期刊: 煤炭学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 构造煤 厚度预测 地震属性 回归型支持向量机 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 1103-1108
• 分类号: P631.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13225/j.cnki.jccs.2014.0913

摘要

为了提高谱分解和甜面属性组合预测构造煤厚度的精度和可靠性,利用回归型支持向量机(SVR)的非线性处理能力,将SVR和地震属性相结合,研究采区构造煤厚度定量预测方法.在SVR预测模型建立时,以正演模型数据为基础,通过训练和测试获得SVR预测模型的主要参数;结合井旁道数据,建立了采区构造煤厚度SVR预测模型.通过输入实际谱分解属性和甜面属性,定量预测了构造煤厚度.相对于传统地震属性预测来说,本次所预测的构造煤厚度精度较高、误差较小.当核函数类型为径向基核函数、输入为谱分解属性和甜面属性时,预测模型的预测效果最好.由于模型建立时未考虑地震资料信噪比的影响,预测模型不能克服其造成的不确定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王新	中国矿业大学计算机科学与技术学院	37	135	7.0	9.0
2	陈同俊	中国矿业大学资源与地球科学学院	32	272	8.0	16.0
3	管永伟	中国矿业大学资源与地球科学学院	2	14	2.0	2.0