计算机工程与应用 ›› 2007, Vol. 43 ›› Issue (31): 199-201.
张 洁1,2,卢德唐1,2,李道伦1,2,杜 奕1,2
ZHANG Jie1,2,LU De-tang1,2,LI Dao-lun1,2,DU Yi1,2
摘要: 在油气勘探开发领域的储层识别研究中,神经网络技术是一种有效的工具。根据BP神经网络的逼近原理,提出了基于滑动平均预处理的BP神经网络储层识别方法。首先对学习样本中的每一组样本数据按照一定规则选取近邻点,然后根据近邻点信息,使用滑动平均的方法进行预处理得到新的样本数据,最后使用新的学习样本训练BP网络,进行储层判识。实验结果表明,该方法具有简单、高效、学习速度快的优点,能极大提高识别速度和预测精度。