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常规神经网络在当训练样本时分母项易趋于0,导致运算进入死循环,降低了结果的可信度。改进的模糊神经网络模型克服了上述现象,具有绝对收敛性,且隐含层的神经元个数容易调整。将该改进模型用于储层产能预测,正确率达95%以上。
改进的模糊神经网络模型在储层产能预测中的应用研究
【摘 要】
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常规神经网络在当训练样本时分母项易趋于0,导致运算进入死循环,降低了结果的可信度。改进的模糊神经网络模型克服了上述现象,具有绝对收敛性,且隐含层的神经元个数容易调整。将该改进模型用于储层产能预测,正确率达95%以上。
【机 构】
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吉林大学
【出 处】
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吉林大学学报(地球科学版)
【发表日期】
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2003年01期
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