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重复压裂选井选层需要综合考虑地质特征、油气藏特性、物性参数、测试和生产数据等多种影响因素，难以用传统的数学方法来描述这些参数间的高度非线性映射关系。而以往对重复压裂选井选层的相关研究大都是以BP-神经网络为基础建立模型，但因其算法收敛速度慢、抗干扰能力差等缺点，在应用上受到了一定限制。本文首次将小波神经网络引入重复压裂选井选层，并应用灰色理论进行了参数优选，建立了重复压裂选井选层的小渡神经网络模型（该网络模型具有一致逼近和L^2逼近能力，以及较强的抗干扰能力），然后在此模型基础上给出了相应的求解算法。最后