神经网络方法在水淹层识别中的改进

来源 :大庆石油地质与开发 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tanli357

【摘要】

：

在充分探讨BP神经网络基本原理的基础上,提出了用改进的神经网络进行水淹层识别的一种方法.研究中为了解决网络中由于学习率ε的不稳定而导致的网络振荡问题,采用了一种新型

【作者】

：

李振英冯国庆张烈辉

【机构】

：

西南石油学院

【出处】

：

大庆石油地质与开发

【发表日期】

：

2004年3期

【关键词】

：

神经网络动态学习率水淹层测井解释 BP neural network dynamic learning rate log interpretation w

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在充分探讨BP神经网络基本原理的基础上,提出了用改进的神经网络进行水淹层识别的一种方法.研究中为了解决网络中由于学习率ε的不稳定而导致的网络振荡问题,采用了一种新型的动态学习率方法.实际应用结果表明,该方法的运用进一步提高了水淹层解释精度,通过对南阳油田4口井的试油结果相对比,其符合率达到80%.

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