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基于小波神经网络的薄互储层参数预测 被引量:1
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作者 高美娟 田景文 谢美萍 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期434-438,共5页
针对薄互储层沉积具有储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,及油气藏所具有的复杂性,本文提出了一种新的薄互储层参数的预测方法——小波神经网络技术,小波神经网络是基于小波分析理论所构造的一种新的神经网络模型,它充分利用小波变换良好... 针对薄互储层沉积具有储层厚度薄且横向变化剧烈的特点,及油气藏所具有的复杂性,本文提出了一种新的薄互储层参数的预测方法——小波神经网络技术,小波神经网络是基于小波分析理论所构造的一种新的神经网络模型,它充分利用小波变换良好的局部化性质,并结合神经网络的自学习功能,因而具有较强的逼近能力,从而提高薄互储层参数的预测精度,并通过实例验证了此方法的正确性。 展开更多
关键词 神经网络 小波 非线性函数 薄层储集层 参数预测 油气藏 油田勘探
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