Optimal Prediction in Petroleum Geology by Regression and Classification Methods

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ＳｃｉｅｎｔｉｉｆｃＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ａｐｒｉｌ２０１５．Ｖｏｌｕｍｅ５．Ｉｓｓｕｅ２，ＰＰ．１４ — ３２
ＯｐｔｉｍａｌＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｉｎＰｅｔｒｏｌｅｕｍＧｅｏｌｏｇｙｂｙＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎａｎｄＣｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄｓ
Ｅｍａｉｌ：ｒｓｇ＠ｐｅｔｒｏｃｈｉｎａ．ｃｏｍ．ｃａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Hale Waihona Puke Baidu
Ｓｉｘｍｅｔｈｏｄｓｒａｅｉｎｖｏｌｖｅｄｉｎｔｈｉｓｓｔｕｄｙ：ｔｈｒｅｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｈｅｔｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｏｆｓｕｐｐｏｔｒｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（Ｒ — ＳＶＭ），ｈｅｔｂａｃｋ－
ａｎｄ２ｈａｖｅｓｔｒｏｎｇｎｏｎｌｉｎｅｒｉａｙ，ｔＲ— ＳＶＭ，ＢＰＮＮａｎｄＭＲＡｒｅａｕｎａｖａｉｌａｂｌｅ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｓｉｎｃｅｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆＣａｓｅ
ＧｕａｎｇｒｅｎＳｈｉ
ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｘｐｅｒｔ，ＲｅｓｅａｒｃｈＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍＥｘｐｌｏｒａｔｉｏｎａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ＰｅｔｒｏＣｈｉｎａ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１０００８３，Ｃｈｉｎａ
ｒｅｓｉｄｕａｌｓｏｆＭＲＡｓｏｌｕｔｉｏｎ；ａｎｄｂ）ｓｏｌｕｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆａｇｉｖｅｎｍｅｔｈｏｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｓｄｅｉｆｎｅｄｂｙｔｈｅｒｅｓｉｄｕａｌｓｏｆｈｅｔｍｅｔｈｏｄｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｈｒｏｕｇｈｅｉｈｔｇｃｓｅａｓｔｕｄｉｅｓ，ｔｈｉｓｏｐｔｉｍｉａｔｚｉｏｎｉｓｖａｌｉｄａｔｅｄｔｏｂｅｐｒａｃｔｉｃａ１．Ｃｓｅａｓｔｕｄｉｅｓ１ｎｄａ２ｃｏｎｓｉｓｔｏｆｂｏｔｈｒｅｒｅｇｓｓｉｏｎ
ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＰＮＮ），ｎｄａｔｈｅｍｕｌｔｉｐｌｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｎａａｌｙｓｉｓ（ＭＲＡ）；ｎｄａｔｈｒｅｅｃｌａｓｓｉｉｆｃａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｒｅａｈｅｔ
ｃｌａｓｓｉｉｆｃｔａｉｏｎｏｆｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（Ｃ－ＳＶＭ），ｈｅｔｎａｆ＇ｖｅＢａｙｅｓｉａｎ（ＮＢＡＹ），ａｎｄｔｈｅＢａｙｅｓｉａｎｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ（ＢＡＹＳＤ）．Ａｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｈｏｔｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｃｏｎｔａｉｎｓｗｏｔｒｕｌｅｓ：ａ）ｎｏｎｌｉｎｅｒｉａｔｙｄｅｒｅｇｅｏｆａｓｔｕｄｉｅｄｐｒｏｂｌｅｍｉｓｄｅｉｆｎｅｄｂｙｈｅｔ
ａｎｄｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓ，ｗｈｉｌｅＣａｓｅｓｔｕｄｉｅｓ３－８ａｒｅｃｌａｓｓｉｉｃｆｔｉａｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．ＳｉｎｃｅｔｈｅｒｅｒｅｇｓｓｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆＣａｓｅｓｕｄｔｉｅｓ１
ｓｔｕｄｉｅｓ１～８ｈａｖｅｗｅａｋｏｒｍｏｄｅｒａｔｅｎｏｎｌｉｎｅｒｉａｔｙ，ＳＶＭａｎｄＢＡＹＳＤａｒｅａｖａｉｌａｂｌｅ，ｗｈｅｒｅａｓＮＢＡＹｉｓｓｏｍｅｔｉｍｅｓａｖａｉｌａｂｌｅ．