y - JOUR A2 - Yang, min - shen AU - Akande, Kabiru O. AU - Owolabi, Taoreed O. AU - Olatunji, Sunday O. AU - Abdulraheem，AbdulAzeez PY - 2016 DA - 2016/04/27 TI -小说同质杂交方案性能改进的支持向量机回归储层表征SP - 2580169六世- 2016 AB -混合计算智能的定义是多种智能算法,生成的模型具有优越各个算法的性能。因此，融合两个或多个智能算法以获得更好性能的重要性再怎么强调也不为过。为了提高支持向量机回归(SVR)的泛化和预测能力，提出了一种新的均匀杂交方法。提出和发展的混合SVR (HSVR)是将初始SVR预测作为一个特征提取过程，然后使用SVR输出，即提取的特征作为其唯一的描述子。将所建立的混合模型应用于储层渗透率预测，并将预测的渗透率与石油工业标准岩心渗透率进行了比较。结果表明，该混合方案在泛化能力和预测能力方面都优于现有的支持向量机。该研究成果将有助于石油工程师对碳酸盐岩储层渗透率进行更高精度的有效预测，并必将产生更好的储层。此外，该混合系统令人鼓舞的性能将为进一步探索同质混合系统提供动力。 SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2016/2580169 DO - 10.1155/2016/2580169 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -