半监督最小二乘支持向量机的研究及其在海上油田储层预测中的应用（英文）

勘探开发初期海上油田钻井少、井间距离大,在应用地震多属性分析技术预测储层参数的过程中,直接采用监督最小二乘支持向量机算法预测精度较低。本文将最小二乘支持向量机与半监督学习理论结合,提出基于最小二乘支持向量机协同训练的半监督回归模型,并在模型训练过程中引入矩阵迭代求逆的方法,提高模型训练速度。利用UCI数据集实验研究,对比了半监督与监督最小二乘支持向量机模型,结果表明,半监督学习机制能够有效地提高最小二乘支持向量机的泛化性能,且随着训练样本的减小,效果更加明显;同时对比了半监督最小二乘支持向量机与半监督k-临近算法,结果显示,在小样本建模中,半监督最小二乘支持向量机有着更高的预测精度。最终将半监督最小二乘支持向量机运用于锦州工区,预测该区的砂体及储层孔隙度的分布,获得了较好的地质效果。