GA-BP神经网络模型在彬长矿区测井岩性识别中的应用
来源期刊:煤田地质与勘探2011年第4期
论文作者:刘明军 李恒堂 姜在炳
文章页码:8 - 12
关键词:测井数据;BP神经网络;遗传算法;岩性识别;
摘 要:为提高测井岩性识别的自动化程度和地质解释精度,在分析遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)与误差反向传播算法(Back-Propagation,简称BP)各自特性的基础上,针对BP算法在反演中测井数据识别样本大以及BP算法本身存在的缺陷,提出了利用GA算法来同时优化BP神经网络的结构和连接权值的解决方案,建立了基于GA优化BP神经网络的测井数据岩性识别模型。该模型通过彬长矿区实际数据的检验,获得了较高的识别速度和准确率。
刘明军,李恒堂,姜在炳
中煤科工集团西安研究院
摘 要:为提高测井岩性识别的自动化程度和地质解释精度,在分析遗传算法(Genetic Algorithm,简称GA)与误差反向传播算法(Back-Propagation,简称BP)各自特性的基础上,针对BP算法在反演中测井数据识别样本大以及BP算法本身存在的缺陷,提出了利用GA算法来同时优化BP神经网络的结构和连接权值的解决方案,建立了基于GA优化BP神经网络的测井数据岩性识别模型。该模型通过彬长矿区实际数据的检验,获得了较高的识别速度和准确率。
关键词:测井数据;BP神经网络;遗传算法;岩性识别;