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111.
辽河坳陷中央凸起中南部基底变质岩类型多样,测井岩石物理参数与岩性之间的映射关系复杂,测井响应多解性强,导致传统的测井岩性识别方法结果不精确.本文采用基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机算法进行变质岩的测井多参数岩性识别.通过变质岩测井岩石物理分析,优选出对岩性敏感的自然伽马、自然电位、声波时差、深侧向电阻率、密度和补偿中子6种测井参数作为特征输入,以自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机参数,构建岩性判别模型,预测目的层段变粒岩、混合花岗岩、混合片麻岩、混合岩和角闪岩5种类型变质岩的垂向分布.与支持向量机、K最邻近及人工神经网络算法的岩性识别效果相比,本方法判别准确率最高,符合率为90.17%,在随机划分的10次样本预测中本模型稳定性最强,分类性能最好,平均AUC值为0.974,有效解决了深层基底变质岩储层精细描述中的岩性精准识别难题. 相似文献
112.
针对目前仅以城市单体为对象研究城市地震灾害脆弱性,而忽视城市内部不同区域间存在特征差异的问题,选择威海市区作为研究对象,将研究范围细化至22个街道(镇),建立城市小区域地震灾害脆弱性评价模型。从人口、经济、建筑物和生命线系统4个方面选取17个指标构建城市地震脆弱性评价指标体系,应用主客观结合的三角模糊熵法和改进TOPSIS模型,计算出研究区域的相对贴近程度并进行排序,将威海市区划分为4个不同脆弱性等级。结果表明:改进TOPSIS模型能够从整体上对城市地震灾害脆弱性进行评级分区,为城市内部有针对性的制定防震减灾策略提供一个全新的思路。 相似文献
113.