用神经网络预测孔隙度和渗透率

若要对洛带地区某些井区的参数值进行预测计算并加以讨论,需要应用已经建立的网络模型。以35井的10个点为例,用PSO算法和BP算法计算出结果之后,再与岩心分析值各自进行比较,能明显地看出基于PSO网络的预测结果和岩心分析值的关系更加吻合。从相对误差上来看,孔隙度逐点对应的PSO算法的相对误差要普遍小于BP算法的预测结果,因此PSO算法在总体上要比BP算法好。