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储层敏感性预测是多变量的非线性系统，而神经网络解决非线性问题有其独特的优势，是目前用于储层敏感性预测是较好的方法。在建立预测方法过程中，BP网络隐层结点数的确定直接影响到网络的学习效率。通过对目前四种隐层结点数确定方法进行探讨，优选出储层敏感性预测中BP神经网络合理的隐层结点数，并在实际预测中进行应用，从而使预测结果更客观和符合实际。应用情况表明，该方法可大大缩短网络学习时间，从而提高学习效率，使网络以最快的速率达到收敛。