【摘 要】
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该文针对BP神经网络在储层及油气预测中存在的不足,提出同伦学习算法,这一算法可以得到全局最优解,且收敛速度快,避免了梯度下降算法学习局部收敛且收敛速度慢的现象.为了提
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该文针对BP神经网络在储层及油气预测中存在的不足,提出同伦学习算法,这一算法可以得到全局最优解,且收敛速度快,避免了梯度下降算法学习局部收敛且收敛速度慢的现象.为了提高储层油气预测结果的可靠性,该文还提出了一种模糊神经网络,它将模糊控制融于网络之中,使神经网络可以处理结构化的知识,亦即由专家给出的规则,从而提高了油气预测结果的可信度.在神经网络储层油气预测实际应用中,针对地质条件复杂的地区,因储层及围岩的厚度和岩性在横向上的变化,其地震特征也会有较大变化的实际情况,该文提出了一种双重神经网络方法,这种网络是将自组织神经网络和模糊神经网络有机地集成在一起,很好地解决了地质条件复杂情况下的储层及油气预测问题.
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