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王龙飞

作品数：1 被引量：18H指数：1
供职机构：中国石化中原油田更多>>
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相关领域：石油与天然气工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇石油与天然气...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇渗透率
  • 1篇渗透率预测
  • 1篇网络
  • 1篇改进BP算法
  • 1篇改进神经网络
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇MATLAB

机构

  • 1篇西南石油大学
  • 1篇中国石油化工...
  • 1篇中国石油
  • 1篇中国石化中原...

作者

  • 1篇杨程博
  • 1篇杨建
  • 1篇张岩
  • 1篇王龙飞

传媒

  • 1篇岩性油气藏

年份

  • 1篇2011
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进神经网络的渗透率预测方法被引量：18
2011年
由于传统BP算法具有收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足,文中对其进行了改进。在Kozeny-Carman方程和杨正明研究的基础上,借助于MATLAB神经网络工具箱,建立了预测岩石渗透率的3层前馈型BP神经网络模型。对改进的神经网络模型进行的仿真训练结果表明:改进模型具有更快的收敛速度和更高的精度,模型预测值与实验室测试值的一致性比较好,其相对误差小于10%,完全能够满足现场精度要求。
杨建杨程博张岩崔力公王龙飞
关键词：BP神经网络改进BP算法MATLAB渗透率预测
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