期刊文章详细信息
基于主成分分析的BP神经网络在岩性识别中的应用
Application of Principal Component Analysis and BP Neural Network in Identifying Lithology
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]北京石油化工学院,北京102617 [2]山西省自动化研究所,山西030012
年 份：2008
卷 号：16
期 号：3
起止页码：43-46
语 种：中文
收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊
摘 要：提出一种将主成分分析和BP神经网络相结合的方法对测井资料进行岩性识别。首先将原始测井数据进行主成分分析,分析结果作为PCA-BP神经网络的学习样本进行训练,建立测井解释的PCA-BP神经网络岩性识别模型,并用该模型对测试样本进行识别。结果表明该方法同传统的BP神经网络相比,不仅简化了网络结构(网络的输入神经元个数由5个减少为2个),网络收敛速度也加快了21%,而且识别的准确率提高了25%。
关 键 词：主成分分析 BP神经网络 岩性识别
分 类 号：TP183]
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