基于实数编码的遗传神经网络水淹层综合判别

• 作者: 刘艳 寇峰 李小琳 王树明 阎伟林
• 来源期刊: 长春邮电学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 自适应算法 编码 水淹层 BP算法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2001,（3）
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3068字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2001.03.011

摘要

为解决油层水淹后,使用一般测井解释方法很难识别水淹层的问题,提出了一种基于实数编码的遗传BP(Back Propagation)神经网络进行水淹等级综合判别的方法.在此基础上建立的神经网络经反复训练验证,性能稳定、学习收敛速度快,同时有很强的记忆能力、推广能力和适应性.对大庆长垣7口井的资料处理表明,准确率达到87%以上,取得了很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘艳	吉林大学计算机科学与技术学院	190	1256	15.0	29.0
2	王树明	吉林大学计算机科学与技术学院	15	159	6.0	12.0
3	李小琳	吉林大学计算机科学与技术学院	10	93	5.0	9.0
4	寇峰	吉林大学计算机科学与技术学院	4	11	1.0	3.0
5	阎伟林		1	1	1.0	1.0