[发明专利]基于改进PSO与Adaboost结合的有利储层发育区预测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进PSO与Adaboost结合的有利储层发育区预测方法，其特征在于能够解决采用机器学习方法预测有利储层时存在大量不相关和冗余地震属性、单一分类器精度不高的问题，将遗传算法与支持向量机相结合，通过对表示不同地震属性组合的个体进行选择、交叉、变异，获得最优解，即关键地震属性集；针对Adaboost会产生冗余或无用弱分类器具有较大权重的问题，采用PSO优化算法降低该类弱分类的权重比例，将Adaboost分类器的错误率引入PSO算法的惯性权重计算，改进粒子的搜索策略，扩大搜索范围，使得PSO能够更有效地优化Adaboost权重。本发明提供的方法可以有效的提高有利储层预测的准确率，辅助地质人员快速地圈定有利目标。

主权项

1.基于改进PSO与Adaboost结合的有利储层发育区预测方法，其特征在于，包括以下步骤：从勘探数据库、地震数据体等数据源中提取地震属性以及岩性剖面数据，对其进行标准化、归一化处理，存储为统一格式，根据砂岩厚度标记类别标签，获得输入样本集；采用遗传算法进行特征选择，设置种群个体的0、1编码组合表示对应的地震属性组合，以支持向量机的分类准确率作为适应度值，通过个体的选择、交叉、变异操作找到最优解，从而实现对原始地震属性的筛选；通过将Adaboost分类器的错误率引入PSO算法的惯性权重计算，改进粒子的搜索策略，避免陷入局部最优，利用改进的PSO进一步优化Adaboost弱分类器的权重，产生修正后的强分类器用于未知区域的有利储层预测。