补偿模糊神经网络在储层参数预测中的应用

被引：18

作者：

甄兆聪

肖慈珣

机构：

[1] 成都理工大学信息工程学院

[2] 成都理工大学信息工程学院成都

[3] 成都

来源：

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

补偿模糊神经网络; 模糊逻辑; 神经网络; 储层参数预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

P631 [地球物理勘探];

学科分类号：

070403 [天体物理学];

摘要：

为了克服常规 BP神经网络法在预测储层参数中出现学习速度慢、无法结合专家知识等不足 ,我们引入了补偿模糊神经网络。它是一个结合了补偿模糊逻辑和神经网络的混合系统 ,由面向控制和面向决策的神经元组成 ,其模糊运算采用动态的、全局优化运算 ,学习速度快、学习过程稳定 ,将其用于储层参数预测效果良好。

引用

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