基于神经网络的油气预测系统

针对常规模式识别方法进行油气预测存在的样本数量大、参数的非线性及已知样本数地区差异大等3个特殊性问题，我们将常规BP算法改为η可自适应调节的BP算法，并与SOM网络联合应用，构成了一个性能完善的多参数油气预测系统。采用该系统进行油气预测能较好地解决上述问题。这种方法不仅收敛速度快，而且在没有已知样本的情况下也能进行油气预测。陆上与海上应用实例表明，该方法对不同勘探程度的地区均能取得较好的油气预测效果。