长春邮电学院学报
長春郵電學院學報
장춘유전학원학보
JOURNAL OF CHANG CHUN POST AND TELECOMMUNICATION INSTITUTE
2001年
3期
58-62
,共5页
寇峰%王树明%刘艳%李小琳%阎伟林
寇峰%王樹明%劉豔%李小琳%閻偉林
구봉%왕수명%류염%리소림%염위림
神经网络%自适应算法%编码%水淹层%BP算法%遗传算法
神經網絡%自適應算法%編碼%水淹層%BP算法%遺傳算法
신경망락%자괄응산법%편마%수엄층%BP산법%유전산법
为解决油层水淹后,使用一般测井解释方法很难识别水淹层的问题,提出了一种基于实数编码的遗传BP(Back Propagation)神经网络进行水淹等级综合判别的方法.在此基础上建立的神经网络经反复训练验证,性能稳定、学习收敛速度快,同时有很强的记忆能力、推广能力和适应性.对大庆长垣7口井的资料处理表明,准确率达到87%以上,取得了很好的效果.
為解決油層水淹後,使用一般測井解釋方法很難識彆水淹層的問題,提齣瞭一種基于實數編碼的遺傳BP(Back Propagation)神經網絡進行水淹等級綜閤判彆的方法.在此基礎上建立的神經網絡經反複訓練驗證,性能穩定、學習收斂速度快,同時有很彊的記憶能力、推廣能力和適應性.對大慶長垣7口井的資料處理錶明,準確率達到87%以上,取得瞭很好的效果.
위해결유층수엄후,사용일반측정해석방법흔난식별수엄층적문제,제출료일충기우실수편마적유전BP(Back Propagation)신경망락진행수엄등급종합판별적방법.재차기출상건립적신경망락경반복훈련험증,성능은정、학습수렴속도쾌,동시유흔강적기억능력、추엄능력화괄응성.대대경장원7구정적자료처리표명,준학솔체도87%이상,취득료흔호적효과.
