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运用基于统计学习理论的支持向量机方法，建立了影响因素与气井新井产能之间的预测模型，利用其训练算法对模型进行训练，然后对检验样本进行预测。与传统的神经网络方法预测结果进行对比表明，支持向量机方法能够达到较高的预测精度，是一种有效的预测气井新井产能的数据建模方法。
基于支持向量机的气井新井产能预测
【摘 要】
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运用基于统计学习理论的支持向量机方法，建立了影响因素与气井新井产能之间的预测模型，利用其训练算法对模型进行训练，然后对检验样本进行预测。与传统的神经网络方法预测结果进
【机 构】
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成都理工大学能源学院,成都理工大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,中国石油西南油气田分公司川中油气矿
【出 处】
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油气田地面工程
【发表日期】
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2010年1期
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