| 基于统计学习理论的提高采收率潜力预测 |
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| 引用本文： | 侯健 乐友喜 王才经 陈月明 贾国通. 基于统计学习理论的提高采收率潜力预测[J]. 石油大学学报(自然科学版), 2004, 28(4): 67-70 |
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| 作者姓名： | 侯健 乐友喜 王才经 陈月明 贾国通 |
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| 作者单位： | [1]石油大学石油工程学院，山东东营257061 [2]石油大学地球资源与信息学院，山东东营257061 [3]石油大学数学与计算科学学院，山东东营257061 [4]中石油冀东油田分公司勘探开发研究院，河北唐山063004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(10302021)和石油大学博士科研基金(Y020229) |
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| 摘 要： | 将近年来在统计理论方面的最新研究成果引入到提高采收率潜力分析中，对自组织、改进型BP神经网络、支持向量机3种方法在提高采收率潜力预测中的应用进行了探讨。3种方法的对比研究表明，在所用样本较少的条件下，支持向量机方法能够兼顾模型的通用性和推广性，即由有效的训练集样本得到的小的误差能够保证对独立的测试集的误差仍保持较小，该方法具有较好的应用前景。
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| 关 键 词： | 统计学习理论 支持向量机 推广性 测试集 BP神经网络 通用性 模型 提高采收率 潜力分析 改进型 |
| 文章编号： | 1000-5870(2004)04-0067-04 |
| 修稿时间： | 2003-10-20 |
Potential prediction of enhanced oil recovery based on statistical learning theory |
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