本發(fā)明公開了一種儲層孔隙度預(yù)測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，對采集的原始測井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，剔除原始測井?dāng)?shù)據(jù)中得冗余數(shù)據(jù)，進(jìn)行各個(gè)參數(shù)使用相關(guān)性分析，選出與孔隙度相關(guān)度高的參數(shù)作為訓(xùn)練樣本輸入；采用自適應(yīng)策略對蜻蜓算法的步長進(jìn)行優(yōu)化，提高蜻蜓算法的收斂性和隨機(jī)性，從而避免算法易陷入局部最優(yōu)解的問題，提高了求解的速度以及解的精度，使儲層參數(shù)預(yù)測工作變得更加便捷高效，為地質(zhì)工作者提供了一個(gè)有利的工具，選用支持向量回歸預(yù)測模型，在處理小樣本數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)較少的參數(shù)調(diào)整和較快的收斂速度；將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入到模型當(dāng)中，有效的限制了模型的復(fù)雜程度，獲得了更好的預(yù)測結(jié)果。