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该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法。该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点。实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性。
基于RS与LS-SVR的储层参数预测
【摘 要】
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该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法。该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点。实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性。
【机 构】
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成都理工大学“油气藏地质及开发工程”国家重点实验室,成都理工大学信息管理学院
【出 处】
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成都理工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年06期
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