【摘 要】
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煤层气储层渗透率参数的强非线性,使得常规参数难以预测,由此提出一种交叉熵优化支持向量机的煤层气渗透率预测新方法。利用UCI数据库中的数据,将该算法预测结果与粒子群算法
【机 构】
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黑龙江科技大学电子与信息工程学院,黑龙江科技大学电气与控制工程学院,黑龙江科技大学计算机与信息工程学院
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煤层气储层渗透率参数的强非线性,使得常规参数难以预测,由此提出一种交叉熵优化支持向量机的煤层气渗透率预测新方法。利用UCI数据库中的数据,将该算法预测结果与粒子群算法、遗传算法的预测结果进行对比。结合某矿区实际地质特性,用该算法对该矿区煤层气储层渗透率参数进行预测,得出大部分被测试数据的相对误差率达到1%左右,除了个别数据超过20%,总体分布较稳定。该矿区渗透率参数的预测值和真实值分布图大体一致。该算法可行,且优于其他算法,可以为煤层气储层参数的预测提供算法保障。
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