基于KICA属性优化的支持向量机储层参数预测

王维强

The research of reservoir parameters forecasting based on KICA and SVM

WANG Wei-Qiang

表2 平均孔隙度预测结果

Table 2 Prediction of the average porosity

储层预测方法 验证井 实际平均孔隙/% 预测平均孔隙度/% 绝对误差/% 经ICA属性优化及神经网络预测 Y-III-1 8.54 9.4528 -1.0528 经ICA属性优化及神经网络预测 M-21 6.32 5.5483 0.7717 经KICA属性优化及神经网络预测 Y-III-1 8.54 7.6316 0.9084 经KICA属性优化及神经网络预测 M-21 6.32 5.7644 0.5556 经ICA属性优化的支持向量机预测 Y-III-1 8.54 8.1673 0.3727 经ICA属性优化的支持向量机预测 M-21 6.32 6.8553 -0.5353 经KICA属性优化的支持向量机预测 Y-III-1 8.54 8.8461 -0.3016 经KICA属性优化的支持向量机预测 M-21 6.32 6.5179 -0.1997