【摘 要】
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石油作为一种不可再生的资源，随着开采年限的增长则变得越来越少，石油勘探开发的难度也越来越大，然而，石油能源仍然是全世界最重要的能源之一。石油勘探工作量则是石油开发过程中
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石油作为一种不可再生的资源，随着开采年限的增长则变得越来越少，石油勘探开发的难度也越来越大，然而，石油能源仍然是全世界最重要的能源之一。石油勘探工作量则是石油开发过程中的一项最重要的内容。石油勘探工作量的精确预测，对石油勘探与开发有着极其重要的意义，为石油工业的可持续发展提供了很好的条件。本文选取BP神经网络进行石油勘探工作量预测的原因是：石油勘探工作量没有明确的关联因素，更没有可计算的线性关系，而BP神经网络可以比较完美地解决非线性系统的预测问题，神经网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，不受非线性模型的限制。 本文首先研究了人工神经网路的应用和发展现状，BP神经网络的基本网络结构及其原理，对基本BP算法进行了详细的描述，给出基本BP算法的流程图并做了详细的解释说明，在此基础上提出了BP算法的缺陷，并针对网络收敛速度较慢、网络训练容易陷入局部最小值以及初始权值进行了改进。其次，对石油勘探的内容进行简单的介绍，选取合理的勘探工作量数据作为样本数据并对其进行归一化处理，确定网络模型的隐含层数及隐含层神经元数，建立工作量预测的网络模型，实现石油勘探工作量的预测。最后，应用不同的改进BP算法实现石油勘探工作量的预测，并对预测结果进行分析，最终得到结论。通过反复的实验得出，BP神经网络是可以对石油勘探工作量进行预测的，并且改进后的算法不但提高了网络训练的收敛速度，克服了容易陷入局部极小值的缺点，而且提还高了预测结果的精度。
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