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基于RS與LS-SVR的儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)
該文提出結(jié)合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回歸(LS-SVR)的方法.該方法利用RS對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn),更好地減少了支持向量的維數(shù);同時(shí)采用LS-SVR解決了常規(guī)SVM計(jì)算速度慢、抗噪能力差的缺點(diǎn).實(shí)例證明該方法應(yīng)用在復(fù)雜地層儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)中具有優(yōu)越性.
作 者： 施澤進(jìn) 任在清 戈漢權(quán) SHI Ze-jin REN Zai-qing GE Han-quan 作者單位： 施澤進(jìn),SHI Ze-jin(成都理工大學(xué)"油氣藏地質(zhì)及開(kāi)發(fā)工程"國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,成都,610059)任在清,戈漢權(quán),REN Zai-qing,GE Han-quan(成都理工大學(xué)信息管理學(xué)院,成都,610059)
刊 名： 成都理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版) ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF CHENGDU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(SCIENCE & TECHNOLOGY EDITION) 年，卷(期)： 2007 34(6) 分類(lèi)號(hào)： O211.5 TE122.23 關(guān)鍵詞： 粗糙集 最小二乘支持向量機(jī) 孔隙度【基于RS與LS-SVR的儲(chǔ)層參數(shù)預(yù)測(cè)】相關(guān)文章：
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