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基于滑动平均预处理的BP网络储层识别方法

         

摘要

在油气勘探开发领域的储层识别研究中,神经网络技术是一种有效的工具.根据BP神经网络的逼近原理,提出了基于滑动平均预处理的BP神经网络储层识别方法.首先对学习样本中的每一组样本数据按照一定规则选取近邻点,然后根据近邻点信息,使用滑动平均的方法进行预处理得到新的样本数据,最后使用新的学习样本训练BP网络,进行储层判识.实验结果表明,该方法具有简单、高效、学习速度快的优点,能极大提高识别速度和预测精度.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与应用》 |2007年第31期|199-201205|共4页
  • 作者单位

    中国科学技术大学;

    工程软件研究所;

    合肥;

    230027;

    安徽省计算与通讯软件重点实验室;

    合肥;

    230001;

    中国科学技术大学;

    工程软件研究所;

    合肥;

    230027;

    安徽省计算与通讯软件重点实验室;

    合肥;

    230001;

    中国科学技术大学;

    工程软件研究所;

    合肥;

    230027;

    安徽省计算与通讯软件重点实验室;

    合肥;

    230001;

    中国科学技术大学;

    工程软件研究所;

    合肥;

    230027;

    安徽省计算与通讯软件重点实验室;

    合肥;

    230001;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工神经网络与计算;
  • 关键词

    BP神经网络; 储层识别; 滑动平均;

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