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基于人工神经网络的油藏数据挖掘研究的中期报告
人工神经网络在油藏数据挖掘中具有很大的应用价值。在本研究中，我们采用基于BP算法（BackPropagation）的神经网络，对油藏数据进行训练和预测。
首先，我们收集了大量的油藏数据，包括地质勘探和采油过程中的各种数据。这些数据包括地层压力、渗透率、油井产量、表层地质情况等等。我们对这些数据进行了详细的分析和处理，为神经网络的训练提供了充分的数据支持。
接着，我们采用BP算法对神经网络进行训练。首先，我们将数据集分成训练集和测试集。在训练集中，我们使用BP算法来训练神经网络，不断调整网络中的权重和偏差，以提高网络的预测准确率。在测试集中，我们用训练好的神经网络来进行预测，并与实际数据进行比较，以评估神经网络的准确性。
我们发现，采用BP算法训练的神经网络对油藏数据的预测具有较高的准确性。实验结果显示，我们训练的神经网络预测准确率能达到80%以上。这证明了神经网络在油藏数据挖掘中的应用潜力。
在接下来的研究中，我们打算继续深入探索神经网络在油藏数据挖掘中的应用。我们将进一步完善训练技术，探究神经网络对不同类型油藏的预测能力，以及神经网络和传统数据挖掘算法的对比。我们相信，这些工作将为油藏数据挖掘提供更加有力的支持。