【摘 要】
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针对高含水期水淹层变化的动态特性,提出一种基于主成分分析的最小二乘支持向量机水淹层动态预测方法.该方法应用数据挖掘方法与改进的支持向量机方法,研究高含水期水淹层的
【机 构】
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西南石油大学理学院,中国石化西南石油局四川钻井公司
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针对高含水期水淹层变化的动态特性,提出一种基于主成分分析的最小二乘支持向量机水淹层动态预测方法.该方法应用数据挖掘方法与改进的支持向量机方法,研究高含水期水淹层的分类识别问题,找到测井参数曲线与水淹级别之间的非线性映射关系,建立适合高含水期水淹特征的动态识别模型.它不仅充分考虑各种影响因素,而且利用主成分分析法准确提取影响水淹级别划分的测井参数曲线,避免模型输入参数间存在相关性导致划分精度低以及模型求解复杂、训练速度慢的缺点.结果表明,该方法较其他方法具有更快的运算速度和更高的识别符合率,其运算速度为43
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