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储层孔隙度是评价储集层油气储量的重要参数之一。基于神经网络的LM算法预测储层的孔隙度主要步骤包括样本的选取与预处理，网络结构的设计，基于Matlab神经网络工具箱编程实现的LM算法的网络训练，声波孔隙度预测。经与BP算法比较，该算法迭代速度快且计算精度高。
利用神经网络预测储层孔隙度
【摘 要】
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储层孔隙度是评价储集层油气储量的重要参数之一。基于神经网络的LM算法预测储层的孔隙度主要步骤包括样本的选取与预处理，网络结构的设计，基于Matlab神经网络工具箱编程实现的
【机 构】
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渤海石油职业学院
【出 处】
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油气田地面工程
【发表日期】
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2009年8期
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