改进的模糊神经网络模型在储层产能预测中的应用研究

被引：18

作者：

杨长保

聂兰仕

孙鹏远

机构：

[1] 吉林大学地球探测科学与技术学院

[2] 吉林大学地球探测科学与技术学院吉林长春

[3] 吉林长春

来源：

关键词：

神经网络; 模糊神经网络; 储层产能;

D O I：

10.13278/j.cnki.jjuese.2003.01.009

中图分类号：

P618.13 [石油、天然气];

学科分类号：

0709 ; 081803 ;

摘要：

常规神经网络在当训练样本时分母项易趋于0,导致运算进入死循环,降低了结果的可信度。改进的模糊神经网络模型克服了上述现象,具有绝对收敛性,且隐含层的神经元个数容易调整。将该改进模型用于储层产能预测,正确率达95%以上。

引用

页码：48 / 50+55 +55

页数：4