利用地震资料来进行储层参数预测是油气勘探的一个重要组成部分，因此在采用地震资料来提高储层参数的预测精度和可靠性时，需要最大限度的挖掘和利用已有的地震与测井信息，以适应复杂储层油气田勘探开发的要求。本文在对地震属性研究的基础上，较为系统阐述了地震属性优化的一些基本问题。采用多元统计中的相关系数公式方法优选与孔隙度较为敏感的地震属性参数，利用主成分分析对地震属性参数进行优化，以达到特征约减的目的，同时也剔除地震属性彼此之间相关而造成信息冗余，并将优化的结果用于储层参数的预测。以川东南嘉陵江组储集层为例，在对区内储层地质特征精细研究的基础上，发现该区内储集层的样本数据量较少，若采用传统的预测方法难以达到理想的效果，本文尝试针对小样本学习的支持向量机模型应用到储层参数预测中。实验结果表明基于主成分分析的支持向量机方法与传统的储层参数预测方法比较，取得了较好的效果。通过该方法对工区内未知区域储层参数预测，并结合克里金估计技术绘制工区内储层参数平面和空间分布特征，从而确定储集层的有利勘探目标区。