本文件主要包括相关神经网络知识的详细讲解，基于MATLAB和python实现的相关代码。在详细讲解中，主要从基本概念，理论推导以及相关公式推导的方式进行讲解。除此之外，还有一些通俗易懂的案例帮助读者进行理解，可以从核心上理解神经网络的核心计算过程。
2022-09-11 00:19:08
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内容概要：
1、对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。
2、为了预测储层物性孔隙度，分别构建了BP神经网络和长短期记忆神经网络，并对该网络的隐含层数、学习率衰退因子和RMSE等关键指标进行对比分析及网络拟合度检测。此外，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。
3、为了识别储层含油气性，分别构建了BP神经网络和循环神经网络（LSTM及Bi-LSTM），并利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。
适用方向：统计学和神经网络方向案例分析
其他说明：附件包含预处理后的数据、BP和LSTM回归模型代码、BP和LSTM和Bi-LSTM分类模型代码，以及所有的分析结果图，并附上完整报告。
测井数据；BP神经网络；循环神经网络；留一法交叉验证；Matlab
2022-09-09 16:05:45
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针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信度达到了0.91。
2022-09-05 16:14:38
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【优化预测】萤火虫算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1313期】.zip
2022-08-31 11:05:41
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C++实现的一个BP神经网络，该实现可以任意调整神经网络的层数和层节点数。该实现了一个解码器，读者可以根据自己需求对输入层进行相应修改。
2022-08-31 10:55:22
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