自构形神经网络模型在天然气储量评价中的应用初探

【摘要】：在BP(ErrorBack Propagation)算法基础上 ,采用BI(BackImpedance)算法 ,运用了自组织优化隐层节点数和自动优化网络因子的方法 ,使得人工神经网络ANN的计算速度、精度和柔韧性有所提高 ,且在微机上其操作变得更加容易 .在勘探成熟的气藏中 ,按照天然气成藏理论 ,选取能够系统反映气藏的 8个储量评估参数 ,进行网络学习 ,建立储量评估模型 .应用所建的网络模型对正处于勘探阶段的气藏进行了很好的储量等级识别 ,同时 ,利用改进后网络精度高的特点 ,尝试着进行了储量估算 ,获得较好的效果 .这种改进的ANN为天然气勘探提供了一种新的储量评估方法 . 【作者单位】： 南京大学地球科学系 内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室!江苏南京 210093 南京大学地球科学系 内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室!江苏南京 210093 南京大学地球科学系 内生金属矿床成矿机制研究国家重点实验室!江苏南京 210093 南京大学地球科学系 内生金属矿床成
【关键词】： BI算法 网络因子 隐层节点自构形 储量评估
【基金】：西南石油学院和北京地质力学所重点开放实验室及石油天然气总公司“九五”攻关课题资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0　前言本文采用的神经网络模型ＡＮＮ(ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ)是建立在ＢＰ算法[1] 的基础上加以改进的ＢＩ算法[2 ] .ＢＩ与ＢＰ算法网络结构和学习规则相同 ,不同的是ＢＩ网络在进行权重调整时不仅用到了ｎ时刻的一次导数 ,还用到了ｎ - 1时刻的

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