基于粗糙集的多项logistic回归模型在油层识别中的应用

摘要：

油气水层数据统计是一种非线性分类统计问题，由此建立了多项logistic回归油气水层模式识别模型。表征油气水层各因素之间存在着复杂的耦合关系，采用粗糙集属性约简算法对原始样本数据进行属性约简，消除因素间的耦合关系对识别结果的影响。选取大庆油田某地区的20口油井的数据作为建模样本数据，另10口油井的数据为测试样本数据，实验表明基于粗糙集的多项logistic回归模型对建模样本的解释正确率为100%，对测试样本的解释正确率为90%，远高于非属性约简的多项logistic回归模型，为油气水层模式识别提供了一种新方法。

关键词：油气水层、模式识别、粗糙集属性约简、多项logistic回归模型

分类号：TP14(自动化基础理论)

资助基金：甘肃省科技厅项目“石油化工企业应急演练系统”1204GKCA004;甘肃省财政厅专项资金立项资助甘财教[2013]116号

在线出版日期：2015-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32