期刊文献+

基于BP神经网络的波阻抗反演及应用 被引量:45

Application of impedance inversion based on BP neural network
下载PDF
导出
摘要 人工神经网络是近期发展最快的人工智能领域研究成果之一.本文在介绍BP神经网络的有关原理的基础上,提出一种基于BP神经网络模型的波阻抗反演方法,该方法克服了常规基于模型的波阻抗反演方法严重依赖于初始模型的选择和易陷入局部最优等局限性.利用该方法对实际地震剖面进行了波阻抗参数反演处理,结果表明人工神经网络方法在波阻抗反演中的应用是可行的并且是有效的. Artificial neural network is one of study fruits in artificial intelligence field which is being developed very quickly at present time. Based on introducing the theory of BP network, this paper has put forward a impedance inversion method using BP network model to solve some problems such as the initial model sensitivity, frequent local traps for the conventional impedance inversion based on model. The result of real data indicates the method is effective and getting the satisfying high precision inversion results.
出处 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2005年第1期34-37,共4页 Progress in Geophysics
基金 中国科学院知识创新重大项目(KZCX1 SW 18 6) 资助.
关键词 神经网络 波阻抗反演 地震资料 测井 neural network, impedance inversion, seismic data, logging
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献17

  • 1庄镇泉,王熙法,王东生.神经网络与神经计算机[J].电子技术应用,1990,16(4):39-43. 被引量:28
  • 2张训械,曾文,胡雄.利用人工神经网络研究电离层参量变化[J].电波科学学报,1996,11(3):14-21. 被引量:15
  • 3焦李成.神经网络计算[M].西安:西安电子科技大学出版社,1995..
  • 4欧阳健.石油测井解释与储层描述[M].北京:石油工业出版社,1993..
  • 5Abhijit S.Pandya Robert B.Macy.神经网络模式识别及其实现[M].北京:电子工业出版社,1999..
  • 6[1]Minsky M, Papert S. Perceptrons[M]. MIP Press,1969.
  • 7[2]Lippmann R P. An Introduction to Computing with Neural Nets[J]. IEEE ASSP Magazine, April 1987,4~22.
  • 8[3]Hecht Nielsen R. Counterpropation Networks[J]. Applied Optics. 1987,26:4979~4984.
  • 9[4]Gorman R P, Se Seinowski T J. Analysis of Hidden Units in a Layered Network Trained to Classify Sonar Targets[J]. Neural Networks, 1988,1:75~89.
  • 10焦李成.神经网络的应用及实现[M].西安:西安电子科技大学出版社,1992..

共引文献166

同被引文献690

引证文献45

二级引证文献411

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部