我国煤层气的储量极为丰富,作为一种新型清洁能源具有巨大的潜在价值,其勘探开发研究进展也受到了广泛的关注。本文为了解决BP神经网络过拟合、训练次数过多以及网络输出不稳定等问题,引入了深度学习中的dropout方法,建立了Dropout-BP神经网络,对柳林地区煤层气测井评价含气量进行了实际处理,取得了相对于BP神经网络更为精准的预测效果。