基于RAdam优化BP神经网络的支撑裂缝导流能力预测方法

本发明涉及石油与天然气工程技术领域，特别涉及一种基于RAdam优化BP神经网络的支撑裂缝导流能力预测方法，包括：S1、获取支撑裂缝导流能力实验数据集；S2、识别获取的导流能力实验数据集中的异常数据，将异常数据剔除后的数据进行归一化；S3、构建三层网络结构的BPNN模型作为预测基础模型；S4、使用L2正则化的损失函数防止模型过拟合；S5、使用Kaiming初始化来解决模型中ReLU激活函数神经元活性消失的问题；S6、用归一化处理后的数据训练BPNN模型，并用RAdam优化算法调整模型的训练参数；S7、评估训练后模型的性能，当满足性能要求后利用模型预测支撑裂缝导流能力。本发明提供的方法可以实现支撑裂缝导流能力的快速预测，从而为压裂方案设计提供指导。