岩性油气藏
巖性油氣藏
암성유기장
LITHOLOGIC RESERVOIRS
2011年
1期
98-102
,共5页
杨建%杨程博%张岩%崔力公%王龙飞
楊建%楊程博%張巖%崔力公%王龍飛
양건%양정박%장암%최력공%왕룡비
BP神经网络%改进BP算法%网络仿真训练%MATLAB%渗透率预测
BP神經網絡%改進BP算法%網絡倣真訓練%MATLAB%滲透率預測
BP신경망락%개진BP산법%망락방진훈련%MATLAB%삼투솔예측
由于传统BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足,文中时其进行了改进.在Kozeny-Carman方程和杨正明研究的基础上,借助于MATLAB神经网络工具箱,建立了预测岩石渗透率的3层前馈型BP神经网络模型.对改进的神经网络模型进行的仿真训练结果表明:改进模型具有更快的收敛速度和更高的精度,模型预测值与实验室测试值的一致性比较好,其相对误差小于10%,完全能够满足现场精度要求.
由于傳統BP算法具有收斂速度慢、易陷入跼部極小值等不足,文中時其進行瞭改進.在Kozeny-Carman方程和楊正明研究的基礎上,藉助于MATLAB神經網絡工具箱,建立瞭預測巖石滲透率的3層前饋型BP神經網絡模型.對改進的神經網絡模型進行的倣真訓練結果錶明:改進模型具有更快的收斂速度和更高的精度,模型預測值與實驗室測試值的一緻性比較好,其相對誤差小于10%,完全能夠滿足現場精度要求.
유우전통BP산법구유수렴속도만、역함입국부겁소치등불족,문중시기진행료개진.재Kozeny-Carman방정화양정명연구적기출상,차조우MATLAB신경망락공구상,건립료예측암석삼투솔적3층전궤형BP신경망락모형.대개진적신경망락모형진행적방진훈련결과표명:개진모형구유경쾌적수렴속도화경고적정도,모형예측치여실험실측시치적일치성비교호,기상대오차소우10%,완전능구만족현장정도요구.
