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基于改进神经网络的渗透率预测方法

         

摘要

由于传统BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足,文中时其进行了改进.在Kozeny-Carman方程和杨正明研究的基础上,借助于MATLAB神经网络工具箱,建立了预测岩石渗透率的3层前馈型BP神经网络模型.对改进的神经网络模型进行的仿真训练结果表明:改进模型具有更快的收敛速度和更高的精度,模型预测值与实验室测试值的一致性比较好,其相对误差小于10%,完全能够满足现场精度要求.

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