基于相关向量回归的横波速度预测

基于相关向量回归的横波速度预测是一种利用相关向量回归模型来预测地下横波速度的方法。相关向量回归是一种非参数回归方法，它通过寻找与目标变量具有最高相关性的训练样本来进行预测。

在横波速度预测中，首先需要收集一组已知的地下横波速度和相应的特征向量作为训练样本。特征向量可以包括地震数据的振幅、频率、相位等信息。然后，利用相关向量回归模型，通过计算测试样本与训练样本之间的相关性，来预测测试样本的横波速度。

相关向量回归的步骤如下：
1. 收集训练样本：收集一组已知的地下横波速度和相应的特征向量作为训练样本。
2. 计算相关性：计算测试样本与训练样本之间的相关性，可以使用相关系数或其他相关性度量方法。
3. 选择最相关的样本：选择与测试样本具有最高相关性的训练样本。
4. 预测横波速度：根据选择的最相关样本，利用相关向量回归模型来预测测试样本的横波速度。

通过基于相关向量回归的横波速度预测方法，可以在地下勘探中提供对横波速度的预测，从而帮助地震勘探人员更好地理解地下结构和储层特性。