基于主成分分析的支持向量機劃分地震相.pdf

1、本文首次用基于主成分分析的支持向量機劃分地震相?；谥鞒煞址治龅闹С窒蛄繖C劃分地震相的方法可以提高支持向量機分類的訓練速度和預測速度，而且不會改變樣本的分布特性，還會保持樣本的分類信息，從而可以提高對地震相的劃分精度。地震相劃分的準確性直接影響油氣勘探預測結果的可靠性，可以減少勘探風險，帶來巨大的經濟和社會效益。 文中介紹了近年來得到廣泛關注和研究的支持向量機(SupportVectorMachineSVM)的相關知識，討論了實

2、現(xiàn)支持向量分類機的算法，尤其深入地分析和研究了序貫最小優(yōu)化算法，總結出了該優(yōu)化算法與常用的選塊算法和分解算法相比較的優(yōu)勢和特點。 對于支持向量機多類分類算法，本文首先總結了常用的“一對一”和“一對多”算法的優(yōu)點和缺點，然后提出了基于主成分分析的支持向量機編碼的多類分類算法。文中給出了該編碼算法的詳細步驟，舉例說明了該算法的訓練和預測過程。通過地震數(shù)據(jù)的驗，證明了本文提出的多類分類方算法比現(xiàn)有的“一對多”和“一對一”算法降低了運算