【摘 要】
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以利用速度资料预测孔隙度为例来研究支持向量机方法的特点。首先利用Gassmann方程计算出纵波速度与横波速度，作为方法验算的模型数据。采用林智仁的LIBSVM工具包中的ε-SVR支
【机 构】
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中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室 北京 102249
【出 处】
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中国地球物理学会第二十六届年会暨中国地震学会第十三次学术大会
论文部分内容阅读
以利用速度资料预测孔隙度为例来研究支持向量机方法的特点。首先利用Gassmann方程计算出纵波速度与横波速度，作为方法验算的模型数据。采用林智仁的LIBSVM工具包中的ε-SVR支持向量机方法，利用纵、横波速度对相应的模型孔隙度进行了预测，并在相同样本点情况下采用神经网络方法预测。模型试算结果表明:在训练样本点较少的情况下，支持向量机方法可以达到较好的预测效果，并且没有神经网络方法中无法避免的局部异常极值点;通过对高速或低速样本点进行训练，预测的结果也达到了预期的目标，展示了支持向量机强大的外推能力。支持向量机作为一种新兴的模式识别技术，虽然特别适合应用于地震储层预测中，但在应用中也应注意选取相同地质条件的样本点进行训练。同时支持向量机方法也存在核函数的选择和输入参数需要控制等问题，需要进一步研究。
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