【摘 要】
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受地层岩性变化影响,传统方法进行有机碳含量（TOC）拟合预测精度偏低。为提高TOC拟合精度,减小普通神经网络对连续信号的时间累积误差,提出一种极限学习离散过程神经网络的TOC拟
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,中国石油大学非常规油气与新能源研究院,山东科技大学信息科学与工程学院
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受地层岩性变化影响,传统方法进行有机碳含量（TOC）拟合预测精度偏低。为提高TOC拟合精度,减小普通神经网络对连续信号的时间累积误差,提出一种极限学习离散过程神经网络的TOC拟合预测模型。模型用向量模拟过程式输入,内部通过抛物插值的数值积分完成离散样本的时域聚合。通过对离散过程神经元的结构分析,提出极限学习训练算法,在隐层相关参数随机赋值后,通过Moore-Penrose广义逆求解输出权值,模型学习速度快。最后将该方法应用于TOC拟合预测,利用相关性分析,选取对TOC响应最敏感的测井曲线作为模型的特征输入
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