PCA与SVM耦合模型在储层参数预测的应用

本文提出主成分分析（PCA）和支持向量机（SVM）耦合来建立储层参数预测模型。该方法利用PCA对影响储层参数诸因数进行知识约简，降低了支持向量机的输入维数，同时也克服诸因子数的多重相关性问题。利用SVM建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题。实例证该方法在复杂地层带储层参数预测中具有较好的效果。