基于灵敏度分析的海洋油气资源BP神经网络预测模型的优化

发布时间：2018-07-03 13:55

  本文选题：BP神经网络 + 网络结构设计　； 参考：《海洋科学》2016年05期

【摘要】：作者针对BP神经网络结构设计中存在的问题,提出利用灵敏度分析方法对BP神经网络预测模型进行优化。通过BP算法与参数灵敏度分析的结合,寻找网络输入属性与输出属性之间的影响因子;在保证精度的前提下优选网络输入属性,简化网络结构,以增强网络的泛化能力,减少人为主观因素对网络设计的影响。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立BP神经网络预测模型并进行了优化及预测精度评价,表明优化后的模型既能有效提高油气资源预测结果的稳定性,又不损失预测精度。
[Abstract]:Aiming at the problems existing in the design of BP neural network structure, the author proposes to optimize the prediction model of BP neural network by using sensitivity analysis method. Through the combination of BP algorithm and parameter sensitivity analysis, the influence factors between the input attribute and output attribute of the network are found, the input attribute of the network is selected under the premise of ensuring the accuracy, the network structure is simplified, and the generalization ability of the network is enhanced. Reduce the influence of artificial subjective factors on network design. Finally, taking the offshore oil and gas resources prediction as an example, the BP neural network prediction model is established with the measured data, and the optimization and prediction accuracy evaluation are carried out. The results show that the optimized model can effectively improve the stability of the oil and gas resources prediction results. No loss of prediction accuracy.
【作者单位】： 中国石油大学(华东)地球科学与技术学院;
【基金】：山东省自然科学基金项目(ZR2014DQ008) 中国石油科技创新基金项目(2015D-5006-0302) 中央高校基本科研业务费专项基金(16CX02031A)~~
【分类号】：P618.13;P744.4

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2093882