%0 Journal Article
%T GA-BP神经网络模型在彬长矿区测井岩性识别中的应用
%A 刘明军
%A 李恒堂
%A 姜在炳
%J 煤田地质与勘探
%D 2011
%X 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(GeneticAlgorithm，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。
%K 测井数据
%K BP神经网络
%K 遗传算法
%K 岩性识别
%U http://mtdz.jourserv.com/front/PaperInfo.aspx?PaperID=6603