基于支持向量机回归的煤层含气量预测

为了探讨煤层含气量的有效预测方法,将支持向量机回归方法用于建立煤层含气量预测模型。利用所选的测井参数,采用基于小样本理论的支持向量机回归方法建立测井参数与煤层含气量的关系模型,对煤层含气量进行预测。实例分析表明,选取适当的测井参数,利用支持向量机回归方法建立的煤层气含量预测模型,其预测结果与实测结果的误差小。     

煤层甲烷含气量预测的研究现状

本文就目前国内外对煤层甲烷含气量的预测研究进行了分析总结，并对各种预测方法的适用条件作了进一步的介绍。     

煤层气储层含气量预测方法

煤层气储层具有极强的非均质性,孔隙结构复杂,主要以吸附气赋存于储集空间内.煤层气储层评价研究方法与常规油气藏截然不同,因此煤层气储层含气量的预测评价是煤层气开发重点要解决的问题.利用地球物理测井技术得到的各类参数成果,与实际测试得到的储层段含气量进行交汇分析,建立多目标多元回归方程,得到含气量预测经验公式.建立煤层气等温吸附模型,利用Langmuir等温吸附方程,计算吸附气含气量.分析研究表明,两种方法皆能对煤层气含气量进行有效预测评价,计算结果相对误差较小.本研究思路及成果可为煤层气含气量预测评价提供参考.     

蒸发蒸腾量支持向量机预测

分析了遥感月蒸发蒸腾量数据的动态变化趋势,把一维遥感月蒸发蒸腾量输入空间映射到高维输入空间,将蒸发蒸腾量时间序列重构为12维相空间,建立了基于支持向量机的蒸发蒸腾量预测模型。根据预测精度,确定了损失系数ε、惩罚因子C及径向基核函数的宽度σ。通过对48个训练样本的学习,得到拟合样本平均相对误差为3.51%;将模型应用于12个样本的预测,预测平均相对误差为12.30%,预测值与实测值的确定性系数达0.97。结果表明,支持向量机(SVM)模型泛化能力强,具有较满意的预测效果。研究结论较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等问题。     

煤层含气量测定技术应用探讨

借助煤层气井开发的多年经验,初步探讨了煤层含气量测定中所遇到的问题。从气含量测定、煤层气成分分析、煤质工业分析等三方面出发,阐述了探区煤层气开发前需进行的各项气含量分析工作,为煤层气大面积开发提供重要技术数据,并可进行有利选区、优化井型设计。     

基于支持向量机的混凝土中钢筋锈蚀量预测

对钢筋锈蚀量进行了研究,提出了一种新的基于支持向量机理论的混凝土中钢筋锈蚀量的预测方法.该方法通过与传统的BP神经网络比较的实验表明,达到了较好的预测效果.     

基于支持向量机的空气降尘预测

支持向量机(Support VectorMachine,SVM)是近年来受到广泛关注的一种学习机器.将支持向量机引入环境时序预测中,有效地求解了空气中降尘的预测问题.实验结果表明,支持向量机不仅具有较强的理论背景,而且具有更强的预测预报能力.     

基于支持向量机的大学生考研预测

目前国内对大学生考研的定性研究居多,很少运用定量的方法建立分析预测模型.本文在参考其它预测体系的基础上,提出了大学生考研预测指标体系.并用三种支持向量机技术对该问题进行了预测,通过具体实例分析获得了较高的预测准确率,得到了不同核下针对该问题的最优预测模型.     

能源需求的支持向量机预测

对灰色、神经网络和支持向量机的三个预测模型进行了研究,以某城市的1999-2006年能源需求为例,对能源需求进行了预测.经过比较,支持向量机的预测方法精度较高.     

直觉模糊支持向量机

传统的模糊支持向量机难以区分具有相同隶属度的稀疏样本点和稠密样本点,进而可能降低分类精度.为了解决此类问题,利用直觉模糊集和模糊支持向量机,构建了直觉模糊支持向量机.仿真实验结果表明:与传统的支持向量机和模糊支持向量机相比,直觉模糊支持向量机的分类结果更精确.     

基于最小二乘支持向量机回归的基坑变形预测

将最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测.根据基坑位移的实测时间序列资料,应用最小二乘支持向量机回归建立了基坑位移与时间的关系模型.研究结果表明,最小二乘支持向量机回归用于基坑变形预测,具有较高的预测精度.与通常采用的BP神经网络相比,该方法具有预测误差小、计算快速、所需数据少等优点.     

基于支持向量机的中国石油需求量预测研究

根据1990—2011年中国历年石油消费量相关数据构造输入和输出向量,选用径向基函数(RBF)作为其函数,在MATLAB2.10工具箱中设置相应变量进行参数寻优,从而建立基于支持向量机的石油需求量预测模型.为了验证其效果,同时做出了最小二乘意义下的3种预测拟合曲线,数据误差分析结果表明,支持向量机模型的预测精度高、结果更为可靠.用支持向量机模型预测了2012—2015年我国的石油需求量.     

基于近似支持向量回归机的多属性决策

将近似支持向量回归机应用到多属性决策问题,提出基于近似支持向量回归机的多属性决策方法。该方法从决策问题本身出发,构造学习样本,再通过近似支持向量回归机拟舍出多属性效用函数,从而实现对方案的排序。与支持向量机相比该模型参数少,核函数无需满足Mercer条件,算法简单、可靠。最后通过算例表明方法的可行性与有效性。     

基于支持向量机回归的港口吞吐量非线性组合预测

提出了一种基于支持向量机回归算法的港口吞吐量非线性组合建模预测方法,并运用该方法进行了港口吞吐量预测,同时将该预测结果与其他方法的预测结果进行了比较．结果表明,该方法具有很强的学习及泛化能力,在处理具有一定程度的不确定性的非线性系统的组合建模预测问题时具有很好的应用价值．     

基于支持向量机的矿压监测数据预测研究

冲击矿压具有非常复杂的行为特征,矿压监测数据隐含着冲击矿压系统参与演化的全部变量的信息,可以利用矿压监测数据对冲击矿压预测。文章首先对矿压监测数据进行混沌分析,构建混沌矿压监测数据的相空间,利用支持向量机建立矿压监测数据的预测模型。经与神经网络预测模型进行比较,文章所提出的基于支持向量机的矿压监测数据预测模型更加准确有效。     

小波分析及支持向量机应用于大气污染预测

针对大气污染物浓度时间序列有一定的年变化趋势,提出了大气污染物浓度的小波分析及支持向量机时间序列预测模型。应用小波分解和重构对大气污染物浓度进行年变化趋势分析,在此基础上将大气污染物浓度序列划分为若干时段。各时段分别独立应用支持向量机进行大气污染物浓度预测,各时段均使用ν-支持向量回归机(ν-SVR)算法和径向基函数。预测结果表明,所提出的预测方法应用于大气污染物浓度时间序列预测有较高的预测精度和良好的推广能力,而且明显优于一般的支持向量机模型。     

基于支持向量机的北京市房地产价格指数预测

文章通过格兰杰因果关系检验建立影响房地产价格指数的相关指标体系,并基于支持向量机回归原理,利用Libsvm-2.89对北京市房屋销售价格指数进行预测,预测结果与实际接近;建立了预测绝对误差与支持向量率、迭代次数等的回归模型以得到误差修正因子对预测误差进行调整,提高了预测精度.     

基于支持向量回归的增量学习算法

提出了一种基于支持向量回归的增量学习算法,该算法在增量学习中除了考虑原训练集中的支持向量(SVs)外,还考虑了非SVs与ε-带(-iεnsensitive zone)的边界距离较近的样本,并将这些样本与新的训练集一起训练.试验结果表明,与传统的支持向量机增量学习算法相比,此算法提高了训练精度;与经典的SVR相比,此算法大大节约了训练时间,是一种行之有效的增量学习算法.     

基于粒子群最小二乘支持向量机的瓦斯含量预测

针对经验模型与确定性模型在应用中受到限制问题,采用基于统计学习理论的支持向量机对经验数据进行学习,建立瓦斯含量与其影响因素之间的映射模型,从而实现煤层瓦斯含量预测.支持向量机的惩罚因子和核参数取值不同将会明显影响其预测的精度,支持向量机本身也没给出解决的办法,引入粒子群算法自动搜索支持向量机参数.该方法克服了神经网络过学习问题和支持向量机人为选取参数的盲目性问题.通过对某矿区样本的学习预测研究,表明该方法可取得良好的预测效果,具有较好的适应性.