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  • 简介:支持向量机方法基于结构风险最小化原理,克服了常规统计方法的局限性,能够在有限的样本集基础上兼顾模型的通用性和推广性,具有较高的预测精度。本文利用支持向量机方法对地震储层参数进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行了对比分析。结果表明,支持向量机方法预测效果好,值得推广使用。

  • 标签: 支持向量机 结构风险最小化 地震属性 储层参数 神经网络