《表3 部分BP神经网络判决结果》

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《基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的神经网络储层流体识别》

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训练完成后，先应用训练数据所在的A井、B井数据对神经网络进行回溯，验证其有效性。将这两个井所在剖面的所有地震道在分频剖面的标准化振幅值作为参数，输入已训练好的BP神经网络，得到实际输出（R1，R2）。由于神经网络进行的是非线性的分类判断，因此实际输出结果并不是整数，由实际输出可近似得到标准输出，从而对某一坐标的含气性做出判决。部分判决结果如表3所示。在训练井位置，判决结果正确率达到98.76%。