标题中的“利用GRU神经网络预测横波速度”是指一种基于深度学习的预测技术，用于估算地质勘探中的横波速度。GRU（Gated Recurrent Unit）是一种特殊的循环神经网络（RNN），常用于处理序列数据，如时间序列或文本数据。在本文中，它被用来捕捉储层参数与横波速度之间的复杂关系。
横波速度是地震学和地质学中的重要参数，它有助于了解地下结构和储层特性。常规方法，如经验公式法和岩石物理建模法，虽然有一定的预测能力，但在处理复杂地质情况时可能不够精确或高效。因此，研究者们转向了更先进的机器学习技术，如GRU神经网络，以提高预测的准确性和泛化能力。
描述提到的“数据建模”和“专业指导”意味着文章将详细介绍如何构建和应用GRU模型来处理地震测井数据。通过对测井数据（包括纵波速度、密度、自然伽马等储层参数）的预处理、训练和预测，GRU网络能学习到这些参数与横波速度之间的非线性关系。
文章的“部分内容”概述了研究过程和实验结果。研究团队使用了30口井的测井数据，通过GRU网络进行训练和测试。他们发现纵波速度、密度和电阻率的对数与横波速度有正相关，而自然伽马值和孔隙度则呈现负相关。通过训练和测试数据的比较，证明了GRU模型在预测横波速度上的高精度和强泛化性能，相对误差在2.49%至3.19%之间，相关系数接近0.98，显示了该方法的有效性。
总结来说，本文的核心知识点包括：
1. GRU神经网络的原理及其在序列数据预测中的应用。
2. 横波速度在地震勘探中的重要性以及传统预测方法的局限性。
3. 利用储层参数（如纵波速度、密度、自然伽马等）作为输入特征，预测横波速度的策略。
4. 数据预处理、神经网络训练和测试的过程，以及评估预测效果的指标（相对误差和相关系数）。
5. 实验结果表明GRU模型在横波速度预测上的高精度和泛化能力，为地震勘探提供了一种新的、有效的方法。
这篇研究对于理解和应用深度学习技术解决地质学问题具有重要的实践价值，尤其是在提高地震数据解释的准确性和效率方面。
