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基于贝叶斯正则化改进BP神经网络的页岩气有机碳含量预测模型

袁颖 谭丁 于少将 李杨 韩冰

地质与勘探2019，Vol.55Issue(4)：1082-1091,10.
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地质与勘探2019，Vol.55Issue(4)：1082-1091,10.DOI:10.12134/j.dzykt.2019.04.019

基于贝叶斯正则化改进BP神经网络的页岩气有机碳含量预测模型

A Prediction Model for Shale Gas Organic Carbon Content Based on Improved BP Neural Network Using Bayesian Regularization

袁颖 1谭丁 2于少将 1李杨 3韩冰1

作者信息

  • 1. 河北地质大学勘查技术与工程学院,河北石家庄050031
  • 2. 河北省地质调查院,河北石家庄050081
  • 3. 河北省地矿局国土资源勘查中心 河北石家庄050081
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摘要

关键词

页岩气/有机碳(TOG)含量/主成分分析/贝叶斯正则化/BP神经网络

分类

天文与地球科学

引用本文复制引用

袁颖,谭丁,于少将,李杨,韩冰..基于贝叶斯正则化改进BP神经网络的页岩气有机碳含量预测模型[J].地质与勘探,2019,55(4):1082-1091,10.

基金项目

河北省自然科学基金项目(编号:D2019403182)和河北省教育厅青年基金项目(编号:QN2019196)联合资助. （编号:D2019403182）

地质与勘探

OA北大核心CSCDCSTPCD

0495-5331

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