结构风险最小神经网络油气预测

摘要：

本文基于统计学习理论中的结构风险最小化原理,提出了结构风险最小化神经网络方法及实现过程.该方法在自适应地扩展神经网络容量的同时,完成网络的结构设计,并且在样本有限的情况下,最大限度地提高网络的训练精度和泛化能力,进而提高神经网络预测结果的可靠性.文中给出了本文方法在大庆油田某开发区块储层油气检测的应用实例.

关键词： 油气预测 神经网络 结构风险最小化

作者: 张向君 崔凤林 李勤学 高军 付雷 邓越

作者单位: 大庆地球物理勘探公司

会议类型: 国内会议

会议名称: CPS/SEG 2004国际地球物理会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 606-608

在线出版日期: 2004-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）