基于粒子群優(yōu)化的相關(guān)向量機算法的井震聯(lián)合儲層參數(shù)預(yù)測與不確定性評估

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摘要： 目前有巖石物理、地質(zhì)統(tǒng)計學及地震多屬性三類方法預(yù)測孔隙度和飽和度。第一類應(yīng)用廣泛且物理意義明確，但預(yù)測結(jié)果具有一定局限性。第二類可以獲得較常規(guī)方法分辨率更高的預(yù)測結(jié)果，但在構(gòu)造復(fù)雜區(qū)域預(yù)測儲層參數(shù)存在一定困難。第三類中的支持向量機算法（Support Vector Machine，SVM）的計算復(fù)雜度隨著樣本增加而增加，且難以評估預(yù)測結(jié)果的不確定性；第三類中的相關(guān)向量機算法（Relevance Vector Machine，RVM）沒有明確的理論指導(dǎo)核參數(shù)選取。（剩余488字）