【导语】下面是小编收集整理的支持向量机在大庆齐家凹陷测井解释中的应用（共5篇），仅供参考，希望能够帮助到大家。
篇1：支持向量机在大庆齐家凹陷测井解释中的应用
支持向量机在大庆齐家凹陷测井解释中的应用
在大庆齐家-古龙凹陷葡西地区的含油层系中,薄差油层、低阻油层、高阻水层并存,储层的岩性、孔隙结构复杂多变,开发井的解释符合率较低,远不能满足油田高效开发的.要求.为了提高测井解释精度,之前已经采用许多学习算法(如Bayes方法)对该地区的油水层进行划分,但都未能达到理想的效果.为此,以大庆齐家凹陷某口井的测井资料为例,探讨了支持向量机方法在油气识别中的应用.支持向量机方法基于统计学习理论,具有全局优化、泛化能力强等优点,适合对不同模式进行分类,在建立分类模型时仅依赖原始测井数据,无需完全依赖地区经验公式或经验数据,因此减小了由经验带来的误差.利用一口井的测井资料,提取了51层样本作为测试参数,分为两组:一组取27层为训练样本,24层为测试样本;另一组取20层为训练样本,31层为测试样本.分别采用支持向量机方法和Bayes方法进行了油气预测,在两种训练样本条件下,支持向量机方法的预测精度分别达到了100%和93.5484%,而Bayes方法的预测精度分别为77.7778%和77.4193%,这表明利用支持向量机方法对未知油气层的属性进行正确识别是可行的.
作 者：刘得军 冉群英 王斌 Liu Dejun Ran Qunying Wang Bin 作者单位：刘得军,Liu Dejun(大庆石油学院,黑龙江大庆,163318;中国石油大学机电工程学院,北京,102249)冉群英,Ran Qunying(大庆石油学院,黑龙江大庆,163318)
王斌,Wang Bin(中国石油集团大庆石油管理局钻井技术服务公司,黑龙江大庆,163358)
刊 名：石油物探 ISTIC PKU英文刊名：GEOPHYSICAL PROSPECTING FOR PETROLEUM 年，卷(期)： 46(2) 分类号：P631.1 关键词：统计学习理论 支持向量机 油气层分类 油气属性 模式识别篇2：支持向量机在飞机状态监控中的应用
支持向量机在飞机状态监控中的应用
在详细分析飞参数据的基础上,阐述了支持向量机在时间序列预测中应用的理论基础,给出了时间序列预测分析的`基本框架,同时将支持向量机预测模型应用于某型航空发动机飞参数据预测,并与时间序列AR预测模型进行了比较.由于支持向量机采用了新型的结构风险最小化准则而表现出优秀的推广能力,可预测区间较长且具有较高的准确度,对于飞机状态监控研究具有重要的指导意义.
作 者：费立新 宋吉学 禹兴华 FEI Li-xin SONG Ji-xue YU Xing-hua 作者单位：空军工程大学工程学院,西安,710038 刊 名：电光与控制 ISTIC PKU英文刊名：ELECTRONICS OPTICS & CONTROL 年，卷(期)：2007 14(6) 分类号：V271.4 TP18 关键词：飞机状态监控 飞机数据分析 支持向量机 时间序列篇3：支持向量机在害虫预测预报中的应用
支持向量机在害虫预测预报中的应用
对支持向量机回归(SVR)在害虫预测预报中的应用进行了研究.用一步预测法对1个害虫发生量样本集进行预测,结果表明:SVR在所有参比模型中预测精度最高,具有较强的.泛化推广能力,在害虫预测预报领域具有广泛的应用前景.
作 者：张永生 作者单位：湖南农业大学生物安全科学技术学院,湖南长沙,410128 刊 名：现代农业科技 英文刊名：XIANDAI NONGYE KEJI 年，卷(期)： “”(14) 分类号：S431.9 关键词：害虫 预测预报 支持向量机 非线性篇4：支持向量机在短期气候预测中的应用
支持向量机在短期气候预测中的应用
支持向量机(SVM,Support Vector Machines)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法.可以解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法.气候变化诸多因子的复杂性和非线性决定了预报因子与预报对象间的非线性关系,SVM为解决短期气候预测提供了一种可行的有效途径.利用Nino区海温、南方涛动指数、副高面积指数、亚洲区极涡面积指数等15个预报因子,建立了阳泉夏季降水正、负距平的'SVM非线性分类模型,同时也建立了阳泉夏季降水的SVM回归模型,并进行了相应的预报试验,结果显示,对应的SVM分类模型和回归模型均具有良好的预报能力.
作 者：李智才 马文瑞 李素敏 张瑞兰 张红雨 Li Zhicai Ma Wenrui Li Sumin Zhang Ruilan Zhang Hongyu 作者单位：李智才,马文瑞,李素敏,Li Zhicai,Ma Wenrui,Li Sumin(山西省阳泉市气象局,045000)张瑞兰,张红雨,Zhang Ruilan,Zhang Hongyu(山西省气象局)
刊 名：气象 ISTIC PKU英文刊名：METEOROLOGICAL MONTHLY 年，卷(期)： 32(5) 分类号：P4 关键词：支持向量机(SVM) 非线性分类 非线性回归 短期气候预测篇5：支持向量机在海洋随机资料分析中的应用
支持向量机在海洋随机资料分析中的应用
在随机海洋资料的分析中,需要从大量的实际数据中提取出有用的信息来建立或检验各种海洋理论模型,因此我们要正确运用适当的'手段来分析处理各种实际数据.文中简要介绍了数据挖掘中一项新的技术支持向量机,着重介绍了最优化问题的求解算法,以及如何应用于海洋资料的分析处理.
作 者：付晓 王晓燕 张海波 刘雷 FU Xiao WANG Xiao-yan ZHANG Hai-bo LIU Lei 作者单位：付晓,王晓燕,刘雷,FU Xiao,WANG Xiao-yan,LIU Lei(山东科学院海洋仪器仪表研究所,山东,青岛,266001)张海波,ZHANG Hai-bo(青岛高校软控股份有限公司,山东,青岛,266555)
刊 名：海洋技术 PKU英文刊名：OCEAN TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008 27(1) 分类号：P717 关键词：支持向量机 最优化问题 Newton法 海洋资料分析
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