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一种改进的LS-SVM算法及其应用
  • ISSN号：1000-7210
  • 期刊名称：《石油地球物理勘探》
  • 时间：0
  • 分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]河北工业大学信息工程学院,300401
  • 相关基金：本研究为国家自然科学基金项目（60377020,60673087）.
作者： 董瑶[1], 潘国峰[1], 夏克文[1], 张志伟[1]
关键词： 最小二乘支持向量机, 粒子群优化算法, 迭代优化, 气层识别
中文摘要：

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。

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期刊信息
  • 《石油地球物理勘探》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国石油天然气集团公司
  • 主办单位:东方地球物理勘探有限责任公司
  • 主编：李培明
  • 地址：河北省涿州市11信箱石油学会
  • 邮编：072751
  • 邮箱：
  • 电话：0312-3822458 3821246
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-7210
  • 国内统一刊号：ISSN：13-1095/TE
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1992年获首届全国优秀期刊一等奖,1997年获第二届全国优秀期刊一等奖,1999年获首届国家期刊奖,2001年进入中国期刊方阵获“双高期刊”荣誉,2003年获第二届国家期刊奖百种重点期刊,2005年获第三届国家期刊奖百种重点期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国地质文献预评数据库,美国剑桥科学文摘,美国石油文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:14558