[发明专利]一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法在审
| 申请号： | 202111565509.7 | 申请日： | 2021-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN113947198A | 公开（公告）日： | 2022-01-18 |
| 发明（设计）人： | 张剑;郝翱枭;杨云;李坤;盛行;李梓涵 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01V1/40;G06F30/27;G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京艾格律诗专利代理有限公司 11924 | 代理人： | 谢毅 |
| 地址： | 610599 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于非线性自回归神经网络模型的测井曲线重构方法，包括：按现有测井曲线数据获取深度将其划分为训练曲线数据和测试曲线数据；依据训练曲线数据设立NARX神经网络模型；通过粒子群算法对NARX神经网络模型进行初始优化；使用Levenberg‑Marquardt算法将训练曲线数据带入NARX神经网络模型完成训练；将测试曲线数据带入NARX神经网络模型进行测试；使用测试后的NARX神经网络模型获取重构的测井曲线数据；本申请有效避免了陷入局部最优的问题，能够以高精度逼近非线性的测井曲线重构系统，充分利用测井数据的非线性、序列性特点，能够准确反映各曲线间的对应关系，具有良好测井曲线重构能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 非线性 回归 神经网络 模型 测井 曲线 方法 | ||
【主权项】：
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