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石油天然气工业
> 进行参数选取时学习精度和预测精度的变化
进行参数选取时学习精度和预测精度的变化
图片来源:
赵明宸,陈月明,袁士宝,蒋海岩.
基于支持向量机的压裂效果预测方法研究 ,
石油天然气学报, 2006 (02).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
模型
参数图
观察图
过程图
SVM模型
学习精度
预测精度
参数选取
所属学科:
石油天然气工业
图片上下文:
以预测压裂增油量的SVM模型为例,讨论模型参数的选择过程和选择方法。经过多次参数调整发现,本次研究中有3个参数的选择对模型的结果有控制作用:①radial核函数的参数γ;②控制误差ε;③惩罚因子C (正值常数,控制式(1)中ai, a*i的取值,即ai, a*i∈[0, C])。
....
图1(a)~(c)分别描述了进行参数选取时学习精度和预测精度的变化。 (a)固定ε和C,改变γ (b)固定ε和γ,改变C (c)固定γ和C,改变ε图1 进行参数选取时学习精度和预测精度的变化参数优选时应尽量使学习精度与预测精度同时达到最小,观察图1发现γ=0·87时学习和预测精度都达到最小。故选取γ=0·87作为本模型radial核函数的参数。同样道理,选取惩罚因子C大于10;控制误差ε小于0·01。对压裂增油有效期预测模型也进行了同样的参数选择,计算得出用于预测压裂措施增油有效期的anova核函数为:γ=3·75,d=2
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