10.3969/j.issn.1674-1803.2014.04.12
地震多属性综合解释的支持向量机方法研究
能够同时对多种属性进行训练，具有优秀推广能力的支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）方法是进行高精度地震参数预测的有力保障。然而，支持向量机中用于构建回归估计函数的参数最优解很难确定。针对该问题，通过建立数学模型进行参数选择研究，总结出了参数ε、C、σ2对样本预测的影响规律。在此基础上提出了求取惩罚因子C和核参数σ2的权系数公式。结合提出的参数求取公式，利用支持向量机方法，以地震属性为输入向量对渤海SZ36-1油田的砂泥岩百分比和孔隙度进行了预测。结果表明，利用该方法对储层参数进行预测具有较高的预测精度；权系数公式的提出极大地缩短了构建回归估计函数所耗用的时间，简化了参数选取的难度。
支持向量机、参数选择、地震属性、储层参数表征
P631.4
2014-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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51-57
