BP神經網絡的改進及其在儲層預測中的應用.pdf

1、儲層特性的預測是石油地質研究的重要課題，靠單一的井數據、有限的井點完成這項任務是不準確的，地震地質的綜合解釋可以有效地提高儲層特性預測的精確度。神經網絡的運算具有非線性特點，能夠進行綜合學習、記憶和識別判斷，適合于儲層特征的判別。 本文以神經網絡理論為基礎，實現了神經元特性為線性情況下，三層神經網絡所構成的映射方程的二次型矩陣特征秩及映射值的求取，通過定量計算三層BP神經網絡的容量，研究了神經網絡隱層節(jié)點等影響網絡效率的不確定因

2、素的改進技術，發(fā)現網絡穩(wěn)定性由網絡容量與有效維數之間的關系決定，從數學上論證其是否有解及穩(wěn)定性。同時研究了網絡入口數據的有效性和網絡調整參數與網絡效率的關系。在此基礎之上，設計了運算處理模型，開發(fā)了處理軟件，使它根據輸入模式設定隱節(jié)點，使拓撲結構隨所模擬的關系而改變，并且調整學習步長，各參數的模糊判定，使網絡運行具有反饋功能，從而改善了網絡性能，達到網絡優(yōu)化目的，增強了儲層預測的可靠性和精確性。 我們對從地震資料中提取出來的十多