摘要
金龙，陈小宏，王守 东. 基 于支持向量机与信息融合的地震油气预测方法.石油地球物理勘探，2006，41（1）：76～80
地震油气预测中的不确定性 因素包括地震属性选取、预测算法选择、环境噪声及原始数据观测误差等。为消除这些不确 定性因素，本文利用支持向量机与信息融合理论进行地震油气预测，支持向量机首先通过利 用内积函数定义的非线性变换将输入空间变换到一个高维空间,在这个空间中求(广义)最优 分类面，其分类函数形式上类似于一个神经网络, 输出是中间节点的线性组合, 每个中间节 点对应一个支持向量。支持向量机可以解决分类问题和拟合问题，在解决小样本、非线性及 高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。信息融合是利用时间、空间的多传感器信息资 源，采用数学方法和计算机技术对观测信息在一定准则下加以自动分析、综合和使用，从而 比单一传感器观测对象获得更优越的一致性信息和描述，减小环境对决策的影响。将支持向 量机与信息融合两者结合应用，能同时减小多种因素引起的不确定性，提高油气预测精度。 此方法用于实际数据，得到了较好的预测结果。

关键词
油气预测 不确定性 支持向量机 信息融合 证据理论