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基于小波神经网络的薄互储层参数预测
被引:2
作者
:
高美娟
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
大庆石油学院
高美娟
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
田景文
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
谢美萍
机构
:
[1]
大庆石油学院
[2]
哈尔滨工程大学自动化学院
来源
:
模式识别与人工智能
|
2001年
/ 14卷
/ 04期
关键词
:
薄互储层;
神经网络;
小波;
非线性函数;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
P631 [地球物理勘探];
学科分类号
:
0818 ;
081801 ;
081802 ;
摘要
:
针对薄互储层沉积具有储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,及油气藏所具有的复杂性,本文提出了一种新的薄互储层参数的预测方法——小波神经网络技术,小波神经网络是基于小波分析理论所构造的一种新的神经网络模型,它充分利用小波变换良好的局部化性质,并结合神经网络的自学习功能,因而具有较强的逼近能力,从而提高薄互储层参数的预测精度,并通过实例验证了此方法的正确性。
引用
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页数:5
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共 1 条
[1]
神经网络系统理论.[M].焦李成著;.西安电子科技大学出版社.1990,
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