地球物理学进展
地毬物理學進展
지구물이학진전
PROGRESS IN GEOPHYSICS
2009年
1期
263-269
,共7页
马海%王延江%胡睿%魏茂安
馬海%王延江%鬍睿%魏茂安
마해%왕연강%호예%위무안
岩性识别%粒子群优化%支持向量机%测井资料
巖性識彆%粒子群優化%支持嚮量機%測井資料
암성식별%입자군우화%지지향량궤%측정자료
为了更好地解决测井岩性识别问题,引入了一种基于粒子群优化的支持向量机算法.通过实际测井资料和岩性剖面资料进行学习训练支持向量机,并利用粒子群优化算法对支持向量机参数进行优化,建立了测井岩性识别的支持向量机模型,应用该方法对准噶尔盆地某井的测井岩性进行识别,并将该方法的识别结果与BP神经网络方法的识别结果进行了比较,结果表明该方法优于BP神经网络方法,具有识别正确率高、收敛速度快、推广能力强等优点.
為瞭更好地解決測井巖性識彆問題,引入瞭一種基于粒子群優化的支持嚮量機算法.通過實際測井資料和巖性剖麵資料進行學習訓練支持嚮量機,併利用粒子群優化算法對支持嚮量機參數進行優化,建立瞭測井巖性識彆的支持嚮量機模型,應用該方法對準噶爾盆地某井的測井巖性進行識彆,併將該方法的識彆結果與BP神經網絡方法的識彆結果進行瞭比較,結果錶明該方法優于BP神經網絡方法,具有識彆正確率高、收斂速度快、推廣能力彊等優點.
위료경호지해결측정암성식별문제,인입료일충기우입자군우화적지지향량궤산법.통과실제측정자료화암성부면자료진행학습훈련지지향량궤,병이용입자군우화산법대지지향량궤삼수진행우화,건립료측정암성식별적지지향량궤모형,응용해방법대준갈이분지모정적측정암성진행식별,병장해방법적식별결과여BP신경망락방법적식별결과진행료비교,결과표명해방법우우BP신경망락방법,구유식별정학솔고、수렴속도쾌、추엄능력강등우점.
