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基于GMS的地层三维结构可视化模型及神经网络预测

温继伟  陈晨  陈宝义  徐克里  
【摘要】:通过收集到的长春市及周边地区各类钻孔资料,运用软件GMS建立长春及周边地区的三维地层结构可视化模型,与实际地质(地形)情况较为吻合,清晰地反映出长春地区地层结构情况,通过软件还可观察地层任意位置的剖面情况。将神经网络引入其中,当输入钻孔坐标(x,y,z)、地层厚度及地层深度时,能够较为准确地预测出对应地层的地质时代和岩性,采用结构为5-13-5的BP神经网络(单隐含层)预测结果的平均相对误差为11.12%,最小误差为7.50%、最大误差为15.71%;采用改进后的结构为5-11-7-5的BP神经网络(双隐含层),预测结果的平均相对误差为4.64%,最小误差为3.63%、最大误差为6.59%,完全满足预测精度要求。

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