GA+BP神经网络在薄互层储层预测中的应用

• 作者: 刘洪林 朱秋影 王金山 胡建
• 来源期刊: 物探与化探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 薄互层属性 遗传算法 神经网络 厚度预测
• 年，卷（期）: 2004,（5）
• 所属期刊栏目: 计算方法与信息处理
• 页码范围: 460-462,470
• 页数: 4页
• 分类号: P631.4
• 字数: 3345字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8918.2004.05.024

摘要

地震信号的特征是由地下岩石、流体的物理特征及其变化直接引起的,有效挖掘隐藏于地震数据中的有关岩性和储层物性信息具有深远而现实的意义.地震属性参数之间多是非线性关系,并且地震属性参数受环境的影响很大.神经网络可以建立属性参数与预测目标之间的高度非线性映射,而遗传算法选择适者生存.改进BP算法,综合BP的快速收敛和GA的全局寻优的特点,具体应用于薄互层储层厚度预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘洪林		19	239	10.0	15.0
2	朱秋影		4	56	3.0	4.0
3	胡建		2	23	1.0	2.0
4	王金山		1	23	1.0	1.0