利用地震多属性优选融合技术提高煤层含气量的预测精度是目前煤层气储层预测研究的热点之一。现有的研究多基于BP神经网络预测模型,该模型非线性问题处理能力强,在数据拟合和函数逼近方面都具有明显优势,计算精度更是优于传统的线性预测算法。然而,BP神经网络对初始值敏感,收敛慢、容易陷入局部极小值。为解决传统BP神经网络存在的问题,本文提出一种人工蜂群(ABC)算法改进的BP神经网络预测模型,并以优选的地震属性作为输入,将其应用于煤层含气量预测领域。