新疆石油地质
新疆石油地質
신강석유지질
XINJIANG PETROLEUM GEOLOGY
2014年
5期
582-586
,共5页
Y3区块%随机神经网络%滤波参数%孔隙度预测
Y3區塊%隨機神經網絡%濾波參數%孔隙度預測
Y3구괴%수궤신경망락%려파삼수%공극도예측
Y3 block%probabilistic neural network%filtering parameter%porosity prediction
随机神经网络是通过对样本数据进行训练,寻求预测值和实测值之间误差最小的一种数学内插方法.通过曲线重构反演技术对原始地震数据体进行波阻抗反演,以提高地震资料对储集层的识别精度;在滤波参数选取中,通过共轭梯度算法计算最小检验误差,选取最佳的褶积算子和属性个数,使地震属性和目标参数最佳限度地吻合,避免了神经网络过度训练的缺陷.随机神经网络技术在Y3区块实际资料应用中,取得了良好的预测效果,相比线性回归法和传统神经网络方法提高了预测精度.
隨機神經網絡是通過對樣本數據進行訓練,尋求預測值和實測值之間誤差最小的一種數學內插方法.通過麯線重構反縯技術對原始地震數據體進行波阻抗反縯,以提高地震資料對儲集層的識彆精度;在濾波參數選取中,通過共軛梯度算法計算最小檢驗誤差,選取最佳的褶積算子和屬性箇數,使地震屬性和目標參數最佳限度地吻閤,避免瞭神經網絡過度訓練的缺陷.隨機神經網絡技術在Y3區塊實際資料應用中,取得瞭良好的預測效果,相比線性迴歸法和傳統神經網絡方法提高瞭預測精度.
수궤신경망락시통과대양본수거진행훈련,심구예측치화실측치지간오차최소적일충수학내삽방법.통과곡선중구반연기술대원시지진수거체진행파조항반연,이제고지진자료대저집층적식별정도;재려파삼수선취중,통과공액제도산법계산최소검험오차,선취최가적습적산자화속성개수,사지진속성화목표삼수최가한도지문합,피면료신경망락과도훈련적결함.수궤신경망락기술재Y3구괴실제자료응용중,취득료량호적예측효과,상비선성회귀법화전통신경망락방법제고료예측정도.
