本發明公開了一種儲層孔隙度預測方法、系統、設備及可讀存儲介質,對采集的原始測井數據進行預處理,剔除原始測井數據中得冗余數據,進行各個參數使用相關性分析,選出與孔隙度相關度高的參數作為訓練樣本輸入;采用自適應策略對蜻蜓算法的步長進行優化,提高蜻蜓算法的收斂性和隨機性,從而避免算法易陷入局部最優解的問題,提高了求解的速度以及解的精度,使儲層參數預測工作變得更加便捷高效,為地質工作者提供了一個有利的工具,選用支持向量回歸預測模型,在處理小樣本數據能夠實現較少的參數調整和較快的收斂速度;將訓練數據輸入到模型當中,有效的限制了模型的復雜程度,獲得了更好的預測結果。
聲明:
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我是此專利(論文)的發明人(作者)