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SVM算法在渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层流体预测中的应用

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油气藏评价与开发 2023年第2期13卷 181-189页

作者：张莹曲丽丽朱露张艳韩思洋曾诚中国石油冀东油田公司南堡油田作业区河北唐山063200

火山岩储层受岩相、岩性、储集空间类型等多因素影响,流体识别难度大,是测井解释的难题之一,亟需建立一种方便快捷识别方法。为此,针对渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层特征,采用机器学习的svm(支持向量机)算法对未知储层进行流体预测。研... 详细信息

火山岩储层受岩相、岩性、储集空间类型等多因素影响,流体识别难度大,是测井解释的难题之一,亟需建立一种方便快捷识别方法。为此,针对渤海湾盆地南堡凹陷火山岩储层特征,采用机器学习的svm(支持向量机)算法对未知储层进行流体预测。研究表明:①综合应用岩心、测井、录井等资料对流体敏感特征参数寻优,单信息敏感参数为声波时差、补偿密度、深侧向电阻率,多信息融合参数为自然伽马相对值、全烃比值、烃气密度指数、烃气湿度指数,以上7种参数参与模型建立;②使用SVM算法进行火山岩流体预测,将储层流体分为油层、油水同层和水层3类,选取测井、录井敏感参数,训练可靠样本库,预测库正判率达90%。SVM算法预测应用表明,SVM算法计算复杂程度低,泛化推广能力强,可快速识别火山岩流体性质,为油气成藏规律分析和地质储量动用开发提供可靠依据。

关键词： SVM算法储层特征流体预测火山岩南堡凹陷

基于GEE平台结合RF和SVM算法的茶园提取研究

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林业调查规划 2023年第1期48卷 1-6页

作者：钱瑞徐伟恒西南林业大学林学院云南昆明650233 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650233 西南林业大学林业生态大数据国家林业与草原局重点实验室云南昆明650233

科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合svm和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。... 详细信息

科学有效的茶园遥感监测技术为土地利用管理、茶园管理、产业政策制定奠定了基础。研究基于GEE平台利用Landsat 8/OLI分别结合svm和RF两种分类算法对云南省普洱市和西双版纳自治州的茶园进行了提取,并将2种算法的提取结果进行了对比。结果表明,RF和SVM算法的分类总体精度(OA)分别为95.61%、95.56%,Kappa系数相同,均为87%。RF算法的分类总体精度高于SVM算法,而Kappa系数相同。RF算法的制图精度(PA)为65.44%,与SVM算法(65.75%)相比相差较小,RF和SVM算法的用户精度(UA)分别为63.08%和57.37%。基于GEE平台结合RF分类算法对茶园的提取精度高于SVM算法。采用不同的传感器以及不同的分类算法可实现对茶园准确、高效的提取,对制定科学的茶园管理政策、茶园灾害预警、地表覆被变化等研究具有重要意义。

关键词： GEE平台 Landsat 8/OLI 茶园 SVM算法 RF算法

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基于优化SVM算法的基坑监测数据分析

建筑技术开发 2024年第2期51卷 158-161页

作者：王鸿梁加俊南京市江宁交通发展集团有限公司南京211100 南京东大岩土工程勘察设计研究院有限公司南京210018

以某隧道工程基坑为例,给出了30日基坑支护结构26个监测点的竖向位移与水平位移以及64个道路表面点竖向位移的监测数据。在支持向量机(svm)算法基础上,利用人工鱼群算法进行全局参数寻优,建立数据预报的优化SVM算法。通过实测监测数据... 详细信息

以某隧道工程基坑为例,给出了30日基坑支护结构26个监测点的竖向位移与水平位移以及64个道路表面点竖向位移的监测数据。在支持向量机(svm)算法基础上,利用人工鱼群算法进行全局参数寻优,建立数据预报的优化SVM算法。通过实测监测数据的预报分析与比较,评估了优化算法的预报精度。结果表明:优化算法对3种类型监测数据的预报精度改进率分别达36.7%,37.8%和42.2%。

关键词：基坑变形监测 SVM算法位移

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核聚类集成失衡数据SVM算法

哈尔滨工程大学学报 2013年第3期34卷 381-388页

作者：陶新民郝思媛张冬雪徐鹏哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对传统SVM算法在失衡数据集下的分类性能不理想的问题,提出一种基于核聚类集成SVM算法.该算法首先在核空间中对多数类样本集进行聚类,然后随机选择出具有代表意义的聚类信息点,实现在减少多数类样本数的同时将分类界面向多数类样本方... 详细信息

针对传统SVM算法在失衡数据集下的分类性能不理想的问题,提出一种基于核聚类集成SVM算法.该算法首先在核空间中对多数类样本集进行聚类,然后随机选择出具有代表意义的聚类信息点,实现在减少多数类样本数的同时将分类界面向多数类样本方向偏移.并利用AdaBoost集成手段对基于核聚类的欠取样SVM算法进行集成,最终提高SVM算法在失衡数据下的泛化性能.将提出的算法同其他失衡数据预处理集成方法进行比较,实验结果表明该算法能够有效提高SVM算法在失衡数据中少数类的分类性能,且总体分类性能及运行效率都有明显提高.

关键词：失衡数据 SVM算法 AdaBoost 核聚类欠取样

基于SVM算法的红层公路边坡稳定性快速评价方法

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西北水电 2022年第3期 1-7页

作者：张硕郑达张文成都理工大学环境与土木工程学院成都610059 中国地质科学院探矿工艺研究所成都611734

为了实现红层公路边坡稳定性的快速评价,以四川省仁沐新高速公路工程为依托,通过红层边坡稳定性影响因素的分析,形成边坡快速评价的指标体系,基于机器学习理论,建立了以SVM算法为核心的红层公路边坡稳定性快速评价模型,并运用该模型对... 详细信息

为了实现红层公路边坡稳定性的快速评价,以四川省仁沐新高速公路工程为依托,通过红层边坡稳定性影响因素的分析,形成边坡快速评价的指标体系,基于机器学习理论,建立了以SVM算法为核心的红层公路边坡稳定性快速评价模型,并运用该模型对仁沐新高速公路全线16个边坡进行快速评价,其结果与现场的地质判断是吻合的,验证了评价方法的实用性与准确性,可为红层地区公路的施工与防治提供参考。

关键词：红层公路边坡稳定性快速评价机器学习 SVM算法

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基于SVM算法的冠心病分类预测案例研究

医学信息 2023年第1期36卷 37-41页

作者：谭静仪蔡灿林爱华董雪广州新华学院健康学院

目的基于Python数据挖掘，利用支持向量机（svm）算法分析及预测不同个体特征发生冠心病的风险。方法收集来自美国The National Health and Nutritional Examination Survey(NHANES)网站的783个样本数据，经专家咨询提取相关特征，在P... 详细信息

目的基于Python数据挖掘，利用支持向量机（svm）算法分析及预测不同个体特征发生冠心病的风险。方法收集来自美国The National Health and Nutritional Examination Survey(NHANES)网站的783个样本数据，经专家咨询提取相关特征，在Python中绘制图形进行数据特征和分布情况的可视化分析，建立和优化基于SVM算法的冠心病分类预测模型。结果基于样本数据提取出21个相关特征，冠心病与脑卒中、心衰、年龄有正相关，老年人患病率较高；冠心病模型体现出了极其优秀的分类效果和对冠心病样本的识别能力，准确率达99.00%，冠心病数据的F1-score为97.00%。结论本次建立的冠心病分类预测模型能够有效分析预测不同个体特征发生冠心病的风险，为冠心病的预防管理提供参考。

关键词： SVM算法冠心病预测模型数据挖掘

量子SVM算法在小样本学习智能风控领域的应用

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银行家 2023年第2期 116-119页

作者：吴永飞王彦博杨璇徐奇华夏银行股份有限公司龙盈智达〔北京〕科技有限公司

2022年可谓是"量子金融科技的元年".2022年10月16日,党的二十大报告中提到了在量子信息领域取得重大成果,2022年10月4日,三位量子信息领域科学家获得了诺贝尔物理学奖,标志着量子科技新时代已经来临.

关键词：诺贝尔物理学奖量子信息 SVM算法科技新时代重大成果

基于LDA-SVM算法模型对唐宋诗词分词及特征的计量分析

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黑龙江大学自然科学学报 2023年第4期40卷 394-400页

作者：欧阳文涛朱家明戴定华安徽财经大学统计与应用数学学院蚌埠233041 安徽财经大学文学院蚌埠233041

基于统计量化分析法对我国唐宋诗词的用词进行研究,综合运用数理统计数据处理方法和其他方法,建立了余弦相似度算法模型和隐含狄利克雷分布(Latent dirichlet allocation, LDA)模型,验证了字词能够很好地代表不同诗词的风格和主题,进一... 详细信息

基于统计量化分析法对我国唐宋诗词的用词进行研究,综合运用数理统计数据处理方法和其他方法,建立了余弦相似度算法模型和隐含狄利克雷分布(Latent dirichlet allocation, LDA)模型,验证了字词能够很好地代表不同诗词的风格和主题,进一步根据LDA模型分别选取了唐宋时期各3个主题和30个关键词,证明主题和关键词对唐宋诗词分类有显著的相关性,并取得了很好的分类效果,最后运用支持向量机(Support vector machines, svm)算法模型验证了题目、风格和用词等变量对题材分类产生影响的假设,进一步验证了LDA模型结果,也为唐宋诗词的分类和本体研究提供了科学依据。

关键词：唐宋诗词诗人风格 LDA模型 SVM算法余弦相似度

基于相关性分析和SVM算法的单缺陷管道剩余强度预测

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基于相关性分析和SVM算法的单缺陷管道剩余强度预测

作者：马钢西安石油大学

学位级别：硕士

随着社会的不断发展,油气管道数量和规模的不断增加,如何保障管道的运行安全成为了一项重大问题,同时,我国的部分管道运行时间相对较长,受到管道内外环境的影响已经出现了大量的缺陷,在存在缺陷的前提下,如果可以了解管道的剩余强度对... 详细信息

随着社会的不断发展,油气管道数量和规模的不断增加,如何保障管道的运行安全成为了一项重大问题,同时,我国的部分管道运行时间相对较长,受到管道内外环境的影响已经出现了大量的缺陷,在存在缺陷的前提下,如果可以了解管道的剩余强度对管道运行安全意义重大。目前,国内外学者对管道剩余强度评价问题进行了深入研究,但是研究中主要存在两大问题,分别是评价精度较低和评价方法应用不便。针对这两项问题,本文进行了以下四方面的研究:(1)使用真实的管道剩余强度影响因素数据和管道爆破数据,对目前常见的管道剩余强度评价标准方法进行了对比研究,研究发现,ASME B31G-2012、ASME B31G-2009以及SYT6151-2009三种管道剩余强度评价方法的评价精度相对较高;BS7910、API579和ASME B31G-2012三种管道剩余强度评价方法保守性较强,AGA NG-18评价方法比较适用于低钢级管道,ASME B31G-2012评价方法比较适用于高钢级管道;(2)对相关性分析算法和svm(支持向量机)算法进行了理论研究,研究表明相关性分析方法可用于管道剩余强度影响因素分析,从理论上分析,SVM算法可用于管道剩余强度预测问题,但是在应用的过程中需要对相关参数、核函数以及隐含层节点数进行优选,;(3)使用相关性分析算法对管道剩余强度的影响因素进行了评价,通过使用常见的参数优选算法对SVM算法进行参数优选,使用试算的方法对核函数和隐含层节点数进行优选,研究发现,PSO-svm模型在隐含层节点数为190、核函数为径向基核函数时,进行管道剩余强度预测的效果最佳,通过与多种类型的预测算法和标准方法进行对比后发现,本次研究所提出的PSO-svm模型在管道剩余强度预测方面具有很强的可行性和先进性;(4)使用MATALB编程软件,对管道剩余强度评价软件进行了编写,软件中包含有本次研究所提出的PSO-svm剩余强度预测方法和应用效果相对较好的ASME B31G-2012和SYT6151-2009两种标准方法。

关键词：单缺陷管道剩余强度相关性分析 SVM算法预测