自适应PSO-SVM上产期油气操作成本预测模型

摘要

针对上产期油气操作成本及其影响因素具有的非线性、小样本数据特征,采用油气操作成本核算内容的定性分析与邓氏、绝对、斜率及B型关联度分析方法的定量分析相结合,确定上产期油气操作成本主要影响因素,构建基于SVM的上产期油气操作成本预测模型。针对建模所需参数难确定及标准PSO算法易陷入局部最优的问题,采用线性分段函数构建惯性权重ω计算方法,同时引入最佳适应度变化率因子和粒子变异因子,构建自适应PSO算法,并结合k-fold交叉验证最小误差准则寻优参数,进而构建自适应PSO-SVM上产期油气操作成本预测模型。实验表明上述模型能够根据粒子自身适应度平衡全局和局部搜索能力,具有更佳的全局搜索能力和预测精度。