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基于量子粒子群优化的支持向量机模型反演土力学参数
1
作者 刘月华 朱庆闯 毕乃晨 《建筑施工》 2025年第3期361-365,共5页
岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正... 岩土的力学参数常通过室内或原位试验测得,因受尺寸效应和人为因素影响,有时试验值与真实值之间偏差会很大。为探索更多、更准确的岩土力学参数的确定方法,利用量子粒子群算法优化支持向量机后对岩土物理力学参数进行反演。首先采用正交和均匀试验对需要反演的参数进行设计,然后结合有限差分软件FLAC3D得到学习样本和测试样本,通过量子粒子群优化(QPSO)向量机模型(SVM)建立反演参数与位移间复杂的非线性映射关系。把地铁站点基坑在不同开挖工况下的地表产生的水平及竖向位移的计算值与实测值进行对比分析,以验证该分析理论及方法的合理性。由于不同参数变化能使目标函数值产生不相同的变化结果,故分别采用竖向和水平位移对泥炭质土的压缩模量E_s和泊松比μ进行反演,研究结果表明取竖向位移对E_s进行反演,水平位移对μ进行反演,其结果更合理。此分析方法为岩土参数反演方法提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 参数反演 支持向量机(SVM) 泥炭质土 量子粒子群优化(QPSO)
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基于混沌粒子群改进支持向量机对露天矿边坡稳定性的分类预测 被引量：1
2
作者 赵国彦 邹景煜 王猛 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第2期8-12,共5页
为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出了基于混沌粒子群优化算法的4种机器学习模型,并对其预测性能进行了对比。建立了包含221组露天矿边坡稳定性案例的数据库,其中80%的数据用于训... 为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出了基于混沌粒子群优化算法的4种机器学习模型,并对其预测性能进行了对比。建立了包含221组露天矿边坡稳定性案例的数据库,其中80%的数据用于训练,20%的数据用于模型测试。4种模型预测结果及工程实例验证结果表明,基于混沌粒子群改进支持向量机模型的预测效果上总体优于其他3种机器学习模型,预测准确率88%,能够有效预测边坡稳定性,可为露天矿边坡安全提供可靠的预测结果。 展开更多
关键词 边坡稳定性 混沌粒子群优化 支持向量机 预测
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基于粒子群优化支持向量机的纱线质量预测 被引量：3
3
作者 章军辉 陈明亮 +2 位作者 郭晓满 付宗杰 王静贤 《棉纺织技术》 CAS 2024年第4期16-22,共7页
针对复杂纺纱过程中成纱质量预测精度不足以及深度学习对庞大数据集依赖性的缺陷,提出一种基于粒子群算法优化支持向量机的小样本成纱质量预测方法。首先,对原始数据集样本序列进行灰色关联预处理,按照关联度大小进行排序,再结合先验知... 针对复杂纺纱过程中成纱质量预测精度不足以及深度学习对庞大数据集依赖性的缺陷,提出一种基于粒子群算法优化支持向量机的小样本成纱质量预测方法。首先,对原始数据集样本序列进行灰色关联预处理,按照关联度大小进行排序,再结合先验知识库筛选出主要的原棉纤维指标;其次,针对小样本预测问题,建立了线性核、多项式核、高斯核以及自适应带宽RBF核等不同核函数支持向量回归(SVR)预测模型;最后,采用粒子群优化(PSO)算法对高斯核SVR模型的超参数(正则化系数和带宽调节参数)进行辨识,设计一种综合适应度函数与线性递减惯性权重策略,用以提高PSO算法的寻优能力。仿真结果表明:PSO优化高斯核SVR模型对不同成纱质量指标有较好的预测效果,其平均相对误差不超过2%。认为:PSO优化高斯核SVR模型对成纱质量指标的预测误差较低,具有良好的适应性。 展开更多
关键词 支持向量机 粒子群优化 灰色关联 纱线质量预测 核函数
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改进粒子群算法优化的支持向量机及其应用 被引量：26
4
作者 王振武 孙佳骏 尹成峰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1728-1733,共6页
传统粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法主要包含两方面问题,即易陷入局部极小和后期震荡严重,为此引入混沌序列来初始化粒子群的位置,并在简化的粒子群数学模型上从两个方面对其进行了改进。本文利用改进的PSO算法对... 传统粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法主要包含两方面问题,即易陷入局部极小和后期震荡严重,为此引入混沌序列来初始化粒子群的位置,并在简化的粒子群数学模型上从两个方面对其进行了改进。本文利用改进的PSO算法对支持向量机（support vector machine,SVM）的参数进行优化,仿真实验结果表明：与SVM、PSO-SVM以及遗传算法（genetic algorithm,GA）优化的SVM（GA-SVM）相比,改进PSO优化的SVM（IPSO-SVM）算法具有较高的分类准确率,并且与PSO-SVM算法相比,准确率提高了3%~5%,与PSO-SVM算法以及GA-SVM算法相比,IPSO-SVM的训练和泛化速度都明显提高。本文将IPSO-SVM算法应用到遥感影像的分类中,分类结果表明,与PSO-SVM算法相比IPSO-SVM算法具有更好的分类结果。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 混沌序列 支持向量机 遥感影像
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基于改进粒子群优化支持向量机的汽轮机组故障诊断 被引量：16
5
作者 石志标 宋全刚 +1 位作者 马明钊 李祺 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期454-457,462,共5页
基于支持向量机(SVM)在核函数参数和惩罚因子人为选取的盲目性以及传统粒子群算法(PSO)后期易陷于局部最小值的不足,提出了一种改进的粒子群算法(MPSO),建立了汽轮机组振动故障诊断模型并且利用故障数据进行了模式识别.结果表明:模型能... 基于支持向量机(SVM)在核函数参数和惩罚因子人为选取的盲目性以及传统粒子群算法(PSO)后期易陷于局部最小值的不足,提出了一种改进的粒子群算法(MPSO),建立了汽轮机组振动故障诊断模型并且利用故障数据进行了模式识别.结果表明:模型能够对SVM相关参数自动寻优,并且能达到较为理想的全局最优解;与PSO-SVM和GA-SVM算法相比,MPSO-SVM算法在收敛速度和准确率方面都有所提高. 展开更多
关键词 汽轮机组 振动 故障诊断 支持向量机 粒子群算法 遗传算法
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改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测 被引量：11
6
作者 黄国权 尤新华 《激光杂志》 北大核心 2015年第3期96-99,共4页
为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相... 为了提高网络流量的预测准确性,针对最小二乘支持向量机参数优化方法的缺陷,提出一种改进粒子群算法优化最小二乘支持向量机的网络流量混沌预测模型。首先将最小二乘支持向量机参数作为粒子初始位置,然后通过粒子群之间信息交流、互相协作找到最优参数,并对惯性权重和学习因子进行改进,最后对网络流量数据进行重构,并采用最优参数的最小二乘支持向量机建立网络流量预测模型。实验结果表明,本文模型提高了网络流量的预测精度,并大幅度减少了训练时间,可以满足网络流量在线预测要求。 展开更多
关键词 网络流量 粒子群优化算法 混沌理论 最小二乘支持向量机
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基于粒子群优化支持向量机的地下洞室支护设计
7
作者 侯德俊 梁熙文 +1 位作者 张昊辰 韩君格 《西北水电》 2024年第3期101-107,共7页
水电站地下洞室支护设计因其环境复杂性而面临重大挑战,现有方案受限于主观经验和低精度等问题,难以满足设计需求。为提高地下洞室设计效率和可靠性,通过引入粒子群优化(PSO)优化支持向量机(SVM)参数,开发地下洞室支护智能设计模型。模... 水电站地下洞室支护设计因其环境复杂性而面临重大挑战,现有方案受限于主观经验和低精度等问题,难以满足设计需求。为提高地下洞室设计效率和可靠性,通过引入粒子群优化(PSO)优化支持向量机(SVM)参数,开发地下洞室支护智能设计模型。模型将洞室跨度、洞室高度、洞室高跨比、洞室埋深、围岩类别、岩石饱和单轴抗压强度、最大主应力值、岩石强度应力比作为输入指标。通过对100个国内外水电站地下洞室支护案例的训练测试。结果表明:该模型在各项输出指标上显示了高度准确性,其中喷混厚度、锚杆直径、锚杆间排距的定类准确率分别达到90%、85%、90%,锚杆长度的定量预测拟合优度为0.843。研究成果可为地下洞室支护设计提供一种新方法。 展开更多
关键词 地下洞室 支护设计 粒子群优化 支持向量机
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改进粒子群算法优化支持向量机的入侵检测方法 被引量：10
8
作者 柯钢 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第10期1341-1345,共5页
针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)算法应用于入侵检测中存在参数选取的问题,文章提出了一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和SVM相融合的网络入侵检测方法,即IPSO-SVM。将SVM的惩罚参数 C... 针对传统支持向量机(support vector machine,SVM)算法应用于入侵检测中存在参数选取的问题,文章提出了一种改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)和SVM相融合的网络入侵检测方法,即IPSO-SVM。将SVM的惩罚参数 C和核函数参数σ作为粒子群的粒子,以 K 倍交叉验证的准确率作为目标函数,通过粒子间的相互协作得到最优的SVM参数,利用KDD Cup 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,与其他算法相比,IPSO-SVM算法的检测时间更短,检测准确率更高,是一种有效的入侵检测算法。 展开更多
关键词 粒子群算法 支持向量机(SVM) 入侵检测 主成分分析(PCA)
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基于粗糙集和粒子群优化支持向量机的滑坡变形预测 被引量：29
9
作者 赵艳南 牛瑞卿 +1 位作者 彭令 程温鸣 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期2324-2332,共9页
以三峡库区白水河滑坡为例,首先分析降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系,然后利用粗糙集理论对10个初始影响因子进行属性约减,筛选出影响滑坡变形的核因子集,最后基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型,对滑坡位... 以三峡库区白水河滑坡为例,首先分析降雨量与库水位等影响因素与滑坡变形特征的响应关系,然后利用粗糙集理论对10个初始影响因子进行属性约减,筛选出影响滑坡变形的核因子集,最后基于该因子集建立粒子群优化支持向量回归模型,对滑坡位移速率进行预测。研究结果表明:测试样本的预测结果与实测值变化趋势基本一致,其平均绝对误差为0.234 mm/d,均方差和判定系数分别为0.163和0.520。粗糙集理论在分析滑坡变形特征、筛选关键因子方面的适用性与科学性,构建的粗糙集-粒子群优化支持向量机模型具有较高的泛化能力,是一种有效的滑坡变形预测方法。 展开更多
关键词 滑坡变形预测 粗糙集 粒子群优化 支持向量机
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基于粒子群优化-支持向量机方法的下肢肌电信号步态识别 被引量：20
10
作者 高发荣 王佳佳 +2 位作者 席旭刚 佘青山 罗志增 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1154-1159,共6页
为提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性和实时性,该文提出一种基于粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)的模式识别方法。首先对消噪后的肌电信号提取积分肌电值和方差作为特征样本,然后利用PSO算法优化SVM的惩罚参数和核函数参数... 为提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性和实时性,该文提出一种基于粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机(SVM)的模式识别方法。首先对消噪后的肌电信号提取积分肌电值和方差作为特征样本,然后利用PSO算法优化SVM的惩罚参数和核函数参数,最后利用步态动作的肌电信号样本数据对构造的SVM分类器进行训练、测试。实验结果表明PSO-SVM分类器对下肢正常行走5个步态的识别率,明显高于未经参数优化的SVM分类器,优化后平均识别率达到97.8%,并兼顾了分类的准确性和自适应性。 展开更多
关键词 模式识别 步态分析 肌电信号 粒子群优化 支持向量机
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基于粒子群优化支持向量机的电缆温度计算 被引量：10
11
作者 牛海清 叶开发 +3 位作者 许佳 吴炬卓 罗健斌 陆国俊 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期77-83,共7页
导体温度是影响运行电缆使用寿命和材料利用率的最主要因素,也是反映电缆运行状态的参数.由于技术上尚难以实现对运行电缆导体温度的直接测量,因此有必要进行导体温度计算.文中以电流和外皮温度作为模型输入,以导体温度作为模型输出,构... 导体温度是影响运行电缆使用寿命和材料利用率的最主要因素,也是反映电缆运行状态的参数.由于技术上尚难以实现对运行电缆导体温度的直接测量,因此有必要进行导体温度计算.文中以电流和外皮温度作为模型输入,以导体温度作为模型输出,构建基于支持向量机的电缆暂态导体温度的数学模型;为提高该模型计算的精度,避免盲目选取训练参数,引入粒子群算法对其惩罚因子C和核参数γ进行寻优.仿真与试验对比结果表明:基于粒子群优化的支持向量机模型(PSO-SVM模型)可以用于电缆暂态导体温度计算,且计算误差小于热路模型和BP神经网络;模型具有良好的泛化能力. 展开更多
关键词 电缆 导体温度 支持向量机 粒子群优化 暂态计算
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基于粒子群优化的支持向量机在瓦斯浓度预测中的应用研究 被引量：11
12
作者 张剑英 许徽 +1 位作者 陈娟 曹新德 《工矿自动化》 2010年第10期32-35,共4页
为了准确预测煤矿瓦斯浓度,基于从芦岭煤矿KJ98监控系统中提取的生产现场瓦斯浓度时间序列数据,对基于粒子群优化的支持向量机理论在瓦斯浓度短期预测中的应用进行了研究。首先对瓦斯浓度时间序列进行小波软阈值去噪和相空间重构等预处... 为了准确预测煤矿瓦斯浓度,基于从芦岭煤矿KJ98监控系统中提取的生产现场瓦斯浓度时间序列数据,对基于粒子群优化的支持向量机理论在瓦斯浓度短期预测中的应用进行了研究。首先对瓦斯浓度时间序列进行小波软阈值去噪和相空间重构等预处理,然后采用粒子群优化算法对支持向量机的惩罚因子、损失函数、核函数参数进行了优化,并基于最优参数建立了瓦斯浓度预测的支持向量机模型。仿真结果表明,采用粒子群优化的支持向量机理论进行煤矿瓦斯浓度预测,极大地提高了预测的准确性和精确度;误差分析结果表明,该方法预测结果的误差很小,且测试样本越小,误差越小。 展开更多
关键词 煤矿 瓦斯浓度 预测 支持向量机 粒子群优化 建模
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基于粒子群优化与支持向量机的驾驶员疲劳等级判别 被引量：15
13
作者 王琳虹 李世武 +1 位作者 高振海 冀秉魁 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期102-107,共6页
为客观、准确地判别驾驶员的疲劳程度,采用多项驾驶员生理指标、基于粒子群与支持向量机(SVM)算法建立驾驶疲劳等级判别模型,首先将驾驶员疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳和睡意4个等级,然后将驾驶员的心电RR间期标准差、心率均... 为客观、准确地判别驾驶员的疲劳程度,采用多项驾驶员生理指标、基于粒子群与支持向量机(SVM)算法建立驾驶疲劳等级判别模型,首先将驾驶员疲劳状态分为清醒、轻度疲劳、重度疲劳和睡意4个等级,然后将驾驶员的心电RR间期标准差、心率均值、呼吸潮气量、脑电的α波、β波和δ波功率谱密度积分等作为SVM的输入变量,驾驶疲劳等级作为输出变量,引入粒子群算法优化SVM的惩罚系数和核函数参数对判别模型进行标定,采用吉珲高速公路上的实车实验数据对模型有效性进行验证.结果表明:本模型对4项疲劳等级的判别准确率均高于85%,对于驾驶员疲劳预警具有重要意义.通过对模型各个输入变量的敏感性分析,证明基于多项生理指标的疲劳判别较基于单生理指标的疲劳判别更加有效. 展开更多
关键词 驾驶员生理指标 疲劳判别 支持向量机 粒子群 敏感性分析
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一种基于二值粒子群优化和支持向量机的目标检测算法 被引量：11
14
作者 潘泓 李晓兵 +1 位作者 金立左 夏良正 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期117-121,共5页
针对复杂场景下目标检测和目标检测中特征选择问题,该文将二值粒子群优化算法(BPSO)用于特征选择,结合支持向量机(SVM)技术提出了一种新颖的基于BPSO-SVM特征选择的自动目标检测算法。该算法将目标检测转化为目标识别问题,采用wrapper... 针对复杂场景下目标检测和目标检测中特征选择问题,该文将二值粒子群优化算法(BPSO)用于特征选择,结合支持向量机(SVM)技术提出了一种新颖的基于BPSO-SVM特征选择的自动目标检测算法。该算法将目标检测转化为目标识别问题,采用wrapper特征选择模型,以SVM为分类器,通过样本训练分类器,根据分类结果,利用BPSO算法在特征空间中进行全局搜索,选择最优特征集进行分类。基于BPSO-SVM的特征选择方法降低了特征维数,显著提高了分类器性能。实验结果表明,该文算法不仅有效提高了复杂场景下目标姿态、尺度、光照变化和局部被遮挡时的检测准确率,还大大缩短了检测时间。 展开更多
关键词 目标检测 二值粒子群优化 支持向量机 特征选择
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基于粒子群算法优化支持向量机的铝热连轧机轧制力预报 被引量：10
15
作者 杨景明 陈伟明 +2 位作者 车海军 吕金 贾林 《计量学报》 CSCD 北大核心 2016年第1期71-74,共4页
为了提高热轧带材的轧制力预报精度，提出了粒子群算法和支持向量机结合的方法来预报轧制力。根据轧制原理用支持向量机建立轧制力预报的模型，通过粒子群算法优化支持向量机参数来提高预报精度。为了进一步提高轧制力预报精度，还提出... 为了提高热轧带材的轧制力预报精度，提出了粒子群算法和支持向量机结合的方法来预报轧制力。根据轧制原理用支持向量机建立轧制力预报的模型，通过粒子群算法优化支持向量机参数来提高预报精度。为了进一步提高轧制力预报精度，还提出了支持向量机网络与数学模型相结合的方法，对某“1＋4”铝热连轧厂现场采集的5052铝合金轧制数据进行离线仿真，仿真结果可以看出支持向量机网络与数学模型结合的方法预报轧制力，提高了轧制力预报速度并使其轧制力预报精度控制在7％以内。 展开更多
关键词 计量学 轧制力预报 支持向量机 粒子群 热轧
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基于粒子群优化和支持向量机的电力负荷预测 被引量：30
16
作者 曾勍炜 徐知海 吴键 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第1期147-149,153,共4页
提出支持向量机的粒子群优化算法的用电量预测方法.其中,采用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合.以江西省2008年7月～10月的用电量数据以及相关特征数据作为实验数据,实验结果表明该算法电量负荷预测精度高于BP神经网络.
关键词 负荷预测 支持向量机 粒子群 BP网络
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基于粒子群优化最小二乘支持向量机的非线性AVO反演 被引量：10
17
作者 谢玮 王彦春 +3 位作者 刘建军 苏建龙 毛庆辉 何润 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1187-1194,1052,共8页
为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二... 为了求解非线性AVO反演问题,本文提出基于粒子群算法和最小二乘支持向量机的非线性AVO反演方法,并用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数。即首先通过精确Zoeppritz方程正演得到角道集,并进行动校正和部分角度叠加;然后运用最小二乘支持向量机方法建立反射振幅与弹性参数之间的非线性模型;最后以此非线性模型对地震道集数据进行反演。模型数据和实际资料的反演结果表明,该方法克服了常规广义线性AVO反演在远炮检距及弹性参数纵向变化大等情况下的缺陷,可直接从实际地震道集数据中提取较高精度的地层弹性参数,具有快速稳健、抗噪能力强的优点。 展开更多
关键词 非线性AVO反演 粒子群算法 最小二乘支持向量机 广义线性AVO反演
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粒子群优化的最小二乘支持向量机在通信装备故障预测中的应用 被引量：12
18
作者 李文元 闫海华 姚宏杰 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2013年第2期99-102,共4页
提出了一种通信装备故障预测的智能算法.该方法将粒子群算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法相结合,采用PSO算法优化LS-SVM的参数,克服了人为参数选择的盲目性,在全局优化与收敛速度方面具有较大优势.仿真实验表明,相比BP神经网... 提出了一种通信装备故障预测的智能算法.该方法将粒子群算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法相结合,采用PSO算法优化LS-SVM的参数,克服了人为参数选择的盲目性,在全局优化与收敛速度方面具有较大优势.仿真实验表明,相比BP神经网络、未经优化的支持向量机(SVM)和LS-SVM模型,经PSO算法优化后的LS-SVM有更高的预测精度和运算速度,具有较好的有效性和可行性. 展开更多
关键词 故障预测 粒子群优化 最小二乘支持向量机 通信装备
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基于粒子群优化支持向量机的火电厂主汽温预测模型 被引量：5
19
作者 陈其松 陈孝威 +2 位作者 张欣 戚琳 吴茂念 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2010年第7期218-221,224,共5页
针对支持向量机在大规模训练中算法收敛速度慢、复杂程度高等问题,采用量子粒子群算法选取最小二乘支持向量机的模型参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和泛化能力.实验结果表明,该算法具有容易实现、节省计算... 针对支持向量机在大规模训练中算法收敛速度慢、复杂程度高等问题,采用量子粒子群算法选取最小二乘支持向量机的模型参数,避免了人为选择参数的盲目性,提高了预测模型的训练速度和泛化能力.实验结果表明,该算法具有容易实现、节省计算成本、提高收敛速度等优点,应用于火电锅炉主汽温预测模型,取得良好的效果. 展开更多
关键词 量子粒子群算法 支持向量机 优化 预测
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基于粒子群优化支持向量机的注水井吸水剖面预测 被引量：4
20
作者 李俊键 周代余 +6 位作者 赵冀 丁帅伟 姜汉桥 张曙振 梁彬 旷曦域 王倩 《中国海上油气》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期66-70,共5页
注水井吸水剖面预测对于分层注水调整方案的编制和注采井组水淹状况的确定具有重要的指导意义。历史吸水剖面是目前最准确的计算分层吸水量的资料,但是目前对于该资料的使用并不是很全面,多因吸水剖面资料过少,或插值方法选取过于简单... 注水井吸水剖面预测对于分层注水调整方案的编制和注采井组水淹状况的确定具有重要的指导意义。历史吸水剖面是目前最准确的计算分层吸水量的资料,但是目前对于该资料的使用并不是很全面,多因吸水剖面资料过少,或插值方法选取过于简单。本文在历史吸水剖面资料的基础上,利用粒子群优化支持向量机方法,通过回归拟合历史吸水剖面资料,建立了吸水剖面预测模型,实现了无吸水剖面时间点注水井吸水剖面的预测,从而达到准确劈分注水量的目的。实例应用结果表明本文方法考虑了各种影响小层吸水的动静态因素,预测结果准确可靠,可用于注水井分层注水量的劈分研究。 展开更多
关键词 吸水剖面预测 支持向量机 粒子群算法 回归预测模型
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