摘要：为适应复杂油气储集层非均匀性、非线性及不确定性的响应特征，提高储层预测精度，采用PSO混合编码，提出了一种基于混合MPSO—BP的RBF自构建学习模型。该模型中，每个粒子由整数与实数两部分构成，分别对RBF的基函数的个数及相关参数（中心，宽度，输出层权值）进行编码。同时，设计了一个特殊的适应度函数，在保证精度的前提下，使网络的结构相对简单。应用于储层预测实践中，相对于RBF其他学习算法，该算法隐节点少，精度高，泛化能力强。

关键词：混合编码 粒子群算法 自构建 rbf网络 储层预测 

单位：中国地质大学经济管理学院 武汉430074 北京理工大学能源与环境政策研究中心 北京100081