半成品： 1、目前计算所需参数均已输入； 2、迭代循环有一个发散； 3、最终计算结果有点问题。 需要有识之士批评指正，沟通交流，指出存在问题更好，谢谢

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

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。 为了预测储层物性孔隙度，本文构建了SVM支持向量机回归模型，并对该网络的BoxConstraint和KernelScale等关键指标进行超参数调整。基于上述模型，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。 对影响因素数据（除去取值深度）进行主成分分析（PCA），将第一主成分和第二主成分作为SVM支持向量机模型的输入向量序列，以六类流体性质（含油水层、差油层、干层、水层、油层及油水同层）作为标签形成输出向量序列。由于典型的SVM支持向量机只能处理二分类问题，因此本文分别构建了六个SVM分类器。并且利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学及机器学习算法（SVM）的实例应用 关键词：SVM支持向量机；留一法交叉验证；主成分分析；matlab

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第三章ASPENPLUS的物性数据库及其应用.

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基于弹性阻抗的储层物性参数预测方法

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