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将偏最小二乘回归（PLS）与神经网络（NN）耦合，建立了储层参数预报模型。利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析，提取对因变量影响强的成分，从而克服了变量间的多重相关性问题，降低了神经网络的输入维数；同时，利用神经网络建模可以较好地解决非线性的储层参数预测问题。计算实例表明，本耦合模型的拟合和预报精度优于独立使用神经网络模型的精度。 相似文献
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该文提出结合粗糙集（RS）和最小二乘支持向量回归（LS-SVR）的方法。该方法利用RS对原始数据进行约简，更好地减少了支持向量的维数；同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度幔、抗噪能力差的缺点。实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性。 相似文献
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