基于径向高斯网络的薄互储层参数预测

• 作者: 田景文 高美娟
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 薄互储层 BP算法 高斯函数 神经网络
• 年，卷（期）: 2001,（5）
• 页码范围: 540-545
• 页数: 6页
• 分类号: P62
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2001.05.004

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.

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