一种改进的LS-SVM算法及其应用

摘要：

为了避免LS-SVM算法中存在的矩阵求逆问题,提出一种改进的LS-SVM算法,即利用改进PSO算法对LS-SVM算法中线性方程组进行迭代优化求解,这样既能加快算法训练速度和节省内存,又总能得到最小二乘解,提高计算精度.将此改进算法应用到长庆气田C井目的层井段进行气层识别,并与BP神经网络算法、经典的SVM算法和传统的LS-SVM算法比较,结果表明此算法识别精度高,收敛速度快,与试气结果吻合,效果显著.

关键词：最小二乘支持向量机、粒子群优化算法、迭代优化、气层识别

所属期刊栏目：42

分类号：P61(矿床学)

资助基金：国家自然科学基金60377020;60673087

在线出版日期：2008-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：673-677