数学的实践与认识
數學的實踐與認識
수학적실천여인식
MATHEMATICS IN PRACTICE AND THEORY
2011年
5期
97-101
,共5页
王治国%宋考平%张春鹤%刘刚%王爱明
王治國%宋攷平%張春鶴%劉剛%王愛明
왕치국%송고평%장춘학%류강%왕애명
BP神经网络%流动单元%聚类分析%判别分析
BP神經網絡%流動單元%聚類分析%判彆分析
BP신경망락%류동단원%취류분석%판별분석
流动单元的准确划分不仅是建立精细地质、搞清剩余油分布的必要条件,而且关系到后期挖潜剩余油措施的选择.本文应用BP神经网络算法,以取芯井参数聚类分析结果为学习样本,对非取芯井进行流动单元划分,实例表明与常规的判别分析方法相比,在划分结果上基本一致,但是BP神经网络算法具有更准确的样本学习能力,不存在回判错误的可能,为单井流动单元划分提出了新的思路.
流動單元的準確劃分不僅是建立精細地質、搞清剩餘油分佈的必要條件,而且關繫到後期挖潛剩餘油措施的選擇.本文應用BP神經網絡算法,以取芯井參數聚類分析結果為學習樣本,對非取芯井進行流動單元劃分,實例錶明與常規的判彆分析方法相比,在劃分結果上基本一緻,但是BP神經網絡算法具有更準確的樣本學習能力,不存在迴判錯誤的可能,為單井流動單元劃分提齣瞭新的思路.
류동단원적준학화분불부시건립정세지질、고청잉여유분포적필요조건,이차관계도후기알잠잉여유조시적선택.본문응용BP신경망락산법,이취심정삼수취류분석결과위학습양본,대비취심정진행류동단원화분,실례표명여상규적판별분석방법상비,재화분결과상기본일치,단시BP신경망락산법구유경준학적양본학습능력,불존재회판착오적가능,위단정류동단원화분제출료신적사로.
