基于SSA-ELM算法的横波时差预测方法

摘要

本发明公开了一种基于SSA‑ELM算法的横波时差预测方法，具体涉及石油勘探开发技术领域。本发明通过选取与横波时差相关性较强的测井曲线作为输入数据，预处理后划分训练集和测试集，基于训练集建立设置有极限学习机的储层横波时差预测模型，利用麻雀搜索算法寻找极限学习机的最优权值和最优偏置，得到麻雀搜索算法优化后的储层横波时差预测模型，利用该预测模型对测试集数据进行预测，分析横波时差预测值与实测值之间的均方根误差，验证麻雀搜索算法优化后储层横波时差预测模型的准确性。本发明基于SSA‑ELM算法优化储层横波时差预测模型，弥补了极限学习机稳定性差、泛化能力不足的问题，实现了横波时差值的准确预测，为储层的勘探开发奠定了基础。