基于BFO BP神经网络的储层预测研究

地震属性的优选是提高地震储层预测精度的必要手段,传统的BP(Back Propagation)神经网络算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小值点的问题。而BFO(Bacterial Foraging Optimization)细菌觅食优化算法具有群体智能算法的并行全局搜索特性,从而构建混合型BFO-BP神经网络,令传统BP神经网络和标准的BFO算法相互取长补短,并将该模型应用于储层厚度预测中,从而达到提高预测精度的目的。