基于支持向量机的蒙脱土悬浮液电动电位预测
应用多元线性回归、人工神经网络、支持向量机3种方法,对加入聚乙二醇、十二烷基苯磺酸钠、石油磺酸盐和部分水解聚丙烯酰胺4种处理剂的蒙脱土悬浮液的电动电位进行预测.在模型训练中,分别采用了神经网络集成和非启发式参数优化来提高人工神经网络和支持向量机模型的泛化能力.检验结果表明,参数优化的支持向量机模型预测精度最高,其平均误差率为3.88％,最大误差率为7.55％.
蒙脱土悬浮液 处理剂 电动电位 支持向量机
陶怀志 蒲晓林 王贵
西南石油大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室
国内会议
北京
中文
852-857
2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）