基于构造性神经网络的石油测井解释方法

摘要：

为了克服传统的BP神经网络算法收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法--级联算法CCA及其在石油工程中的应用.采用该算法进行了储层参数预测的,研究,通过与BP神经网络的研究结果进行比较,进一步体现出构造性神经网络的优越性.

关键词：构造性神经网络、BP算法、级联算法、石油测井、储层参数

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金40572082

在线出版日期：2007-05-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：121-123