《表2 陆丰凹陷多元回归模型、神经网络模型和曲线叠合模型结果对比》

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《烃源岩总有机碳含量测井预测模型探讨——以陆丰凹陷文昌组为例》

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表2为3种方法预测TOC的结果，评价指标为:均方误差（MSE），决定系数（R2）和相对误差，MSE越小，R2越大，相对误差越小，拟合效果越好。预测结果表明陆丰凹陷多元回归模型半深湖亚相和三角洲前缘亚相的结果要比滨浅湖亚相好，滨浅湖亚相的相对误差为42.4%，半深湖亚相和三角洲前缘亚相相对误差均小于30.0%，所有数据综合的相对误差为29.8%。由于多元回归算法会将所有参合的值平均化，TOC离散性较高的凹陷或相带，拟合结果会趋于平均值，过高或过低的TOC点预测与拟结果偏差较大。