地震多属性综合解释的支持向量机方法研究 .pdfVIP

学兔兔 第26卷4期 中 国 煤 炭 地 质 Vo1．26 No．04 2014年4月 C0AL GE0L0GY 0F CHINA Apr． 2014 doi：10．3969~．issn．1674—1803．2014．04．12 文章编号：1674—1803(2014)04—0051—07 地震多属性综合解释的支持向量机方法研究 赵 勇 ，尹 成 (1．四川省煤田地质局135队，四川I泸州 646000；2．西南石油大学资源与环境学院，四川成都 610500) 摘 要：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 、C、or 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r， 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。 关键词：支持向量机；参数选择；地震属性；储层参数表征 中图分类号：P631．4 文献标识码：A Study of Support Vector Machine Method in Seismic Multi—。attribute Comprehensive Interpretation Zhao Yong ，Yin Cheng (No．1 35 Exploration Team，Sichuan Bureau of Coal Geological Exploration，Luzhou，Sichuan 646000； 2．School of Resources and Environment，Southwest Petroleum University，Chengdu，Sichuan 610500) Abstract：Having the ability to train on multi—attribute and provided with excellent generalization performance simultaneously，the sup— port vector machine(SVM)method is a powerful guarantee in high precision seismic parameters prediction．However，it is difficult to determine optimal solution of parameters for constructing regression estimation function in support vector machine．In allusion to the is— sue。through mathematical modeling studied parameter selection，summed up impact pattern from parameters s，C and on sample prediction．On this basis has put forward weighting coefficient formula to get penalty factor C and kernel parameter ．Combined with parameter getting formula，u