薄层厚度与振幅、频率关系的神经网络BP法模拟

振幅调谐法计算薄层厚度极易受资料品质的影响。精度较低。利用薄层厚度与主频、主振幅之间的关系建立起来的线性或简单的非线性关系计算薄层厚度，不仅能提高抗干扰能力，也可提高计算精度。但仍受资料品质的影响较大。利用神经网络BP模型，通过已知井的数据作学习样本，自动模拟薄层厚度与振幅、频率间的关系，可使计算精度进一步提高。本文提出先用振幅和低频能量百分数线性拟合厚度，然后用BP法作剩余误差估算。采用这两项（DH计算=DH线性+DH误差估算）相结合的方法，所得薄层厚度比只用BP法的精度更高。