一种改进的LS‐SVM算法及其应用
详细信息
- 责任者：董瑶 ^c河北工业大学^d1982^e硕士研究生 ; 潘国峰 ; 夏克文 ; 张志伟
- 刊名：石油地球物理勘探
- 出版年：2007
- 卷期：42^b6
- 关键词：算法 ; 储层预测 ; 地球物理测井20^a最小二乘法 ; 迭代法 ; 气藏 ; 最优化30^a支持向量机 ; PSO算法
- 页码：673～677
- 索书号：P613.06/167-2
- 图表：^c表4参9插图
- 分类号：2000,2100
- 文摘期号：2008/06
摘要
为了避免LS‐SVM算法中存在的矩阵求逆问题，提出一种改进的LS‐SVM算法，即利用改进PSO算法对LS‐SVM算法中线性方程组进行迭代优化求解，这样既能加快算法训练速度和节省内存，又总能得到最小二乘解，提高计算精度。将此改进算法应用到长庆气田C井目的层井段进行气层识别，并与BP神经网络算法、经典的SVM算法和传统的LS‐SVM算法比较，结果表明此算法识别精度高，收敛速度快，与试气结果吻合，效果显著。