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基于粒子群优化的最小二乘支持向量机在岩性识别中的应用

郭瑞华  曹庆年  程国建  
【摘要】:为了更精确的解决测井岩性识别问题,提出一种将粒子群优化算法(PSO)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法对实际测井资料进行岩性识别。首先使用粒子群优化算法对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,然后利用参数优化调整后得到的具有较优分类效果的PSO-LSSVM模型对某油田的测井资料进行岩性识别。实验结果表明:同基于交叉验证的支持向量机模型以及单隐层的BP神经网络模型相比,该方法能够很好描述测井数据和岩性类别之间的非线性映射关系,识别精度高,并提高了算法的自动化程度。

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