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摘要:
针对油气藏所具有的复杂性,以及薄互层沉积的储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,本文提出了一种用于薄互储层参数预测的新方法--径向高斯网络技术.径向高斯函数网络(RBFNN)采用局部逼近网络方式,具有学习速度快的优点和很强的函数逼近和模式分类的能力,因而可提高薄互储层参数的预测精度.实例验证了此方法的正确性.
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文献信息
篇名 基于径向高斯网络的薄互储层参数预测
来源期刊 石油地球物理勘探 学科 地球科学
关键词 薄互储层 BP算法 高斯函数 神经网络
年,卷(期) 2001,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 540-545
页数 6页 分类号 P62
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-7210.2001.05.004
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 田景文 哈尔滨工程大学自动化学院 7 44 4.0 6.0
2 高美娟 5 29 3.0 5.0
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研究主题发展历程
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薄互储层
BP算法
高斯函数
神经网络
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
石油地球物理勘探
双月刊
1000-7210
13-1095/TE
大16开
河北省涿州市11信箱石油学会
1966
chi
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