基于主成分分析的BP神经网络在岩性识别中的应用

作者：张国英; 王娜娜; 张润生; 马兵胜

来源：北京石油化工学院学报, 2008, (03): 43-46.

• 主成分分析
• BP神经网络
• 岩性识别 principal component analysis
• back propagation neural network
• lithology identification

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%。

• 单位
  山西省自动化研究所; 北京石油化工学院