基于改进的模拟退火人工神经网络的薄互储层参数预测

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摘要：分析了模拟退火算法(SA)与人工神经网络BP算法(简称BP网)各自的不足,设计了一种优化网络算法,将模拟退火和Powell算法有机组合,代替BP网中的梯度下降法,来训练网络权值,使网络具有较快的收敛速度和较高的逼近精度.综合多种地震信息进行薄互储层参数(砂岩厚度、孔隙度等)的横向预测是当今世界石油勘探中的重要课题,薄互层沉积具有储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,传统的BP网络进行的参数预测达不到所需的精度和速度要求.本文提出的优化网络算法较好地解决了薄互储层参数预测的精度和收敛速度问题,并通过实例验证了此方法的正确性和实用性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93243X/200202/6152438.html

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关键词：人工神经网络 人工神经 神经网络 模拟退火 神经网 人工神经网络 薄互储层 参数预测 BP算法 模拟退火算法