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| 基于主成分分析的油田油水层预测 | |
| 引用本文： | 李莹,杨雪梅,肖泽萌,党彤,黄琳琳.基于主成分分析的油田油水层预测[J].内江科技,2015(2):62-63,74. |
| 作者姓名： | 李莹 杨雪梅 肖泽萌 党彤 黄琳琳 |
| 作者单位： | 咸阳师范学院数学与信息科学学院 |
| 基金项目： | 陕西省自然科学基础研究计划项目(2014JM1032);陕西省教育厅科学研究计划项目(2013JK1125);咸阳师范学院大学生创新训练科研计划项目(201310722009,1814,2013027) |
| 摘 要： | 本文对新疆油田公司的测井数据,利用主成分分析法(PCA)提取参数的有效特征,消除相关性,结合马氏距离判别法,建立了油层水层的预测模型,判断了油层和水层。实验结果表明,PCA+马氏距离方法的预测准确率达92.7%,高于直接用马氏距离及用人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)对原始数据进行判断的准确率。 |
| 关 键 词： | 主成分分析 油水层识别 新疆油田公司 马氏距离 用人工神经网络 预测准确率 提取参数 预测模型 测井数据 协方差矩阵 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |