应用改进的BP人工神经网络快速预测储层敏感性

• 作者: 刘华 张宁生 张益 王志伟
• 来源期刊: 油气地质与采收率
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 BP网络 地层损害 储层潜在敏感性
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 油气层改造与保护
• 页码范围: 66-67
• 页数: 2页
• 分类号: TE122.2+4
• 字数: 1993字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-9603.2004.01.024

摘要

标准的神经网络算法存在训练时间长,在一些特定的给定初值情况下会陷入局部最小等缺点,应用受到一定限制.该文介绍了改进的BP人工神经网络训练算法,该算法在一个权值修改过程中对权值修改两次,以达到加速收敛避免陷入局部最小等目的,利用该算法进行了储层敏感性快速预测软件研制.分析表明,该算法受人为因素干扰小,所需参数少,结果比较可靠,总体符合率达到91%,改进后的算法训练所需时间与标准BP网络相比缩短了许多,是一种适用于现场的良好方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宁生	西安石油大学石油工程学院	109	1413	21.0	30.0
2	张益	西安石油大学石油工程学院	25	258	9.0	16.0
3	刘华	西安石油大学石油工程学院	6	95	5.0	6.0
4	王志伟	西安石油大学石油工程学院	20	448	11.0	20.0