计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2004年
5期
116-120,125
,共6页
人工神经网络%组合预测%前馈神经网络%函数链接神经网络%模糊逻辑%产量预测
人工神經網絡%組閤預測%前饋神經網絡%函數鏈接神經網絡%模糊邏輯%產量預測
인공신경망락%조합예측%전궤신경망락%함수련접신경망락%모호라집%산량예측
油田原油产最的准确预测可以对油田的生产管理进行合理的指导.该文探讨了应用神经网络组合方法预测油田产量,对开井数、含水率、动用储量以及往年产量同未来产量之间的复杂关系建立模型.采用了两层预测系统:第一层包含两个神经网络,一个多层前馈网络和一个函数链接网络;第二层是把第一层的两个网络输出进行组合.研究了五种不同的组合算法:平均法、最小平方回归法、模糊逻辑法、自适应前馈神经网络法和自适应函数链接神经网络法.根据油品类型分为稀油、热采稠油、常规稠油和总产量四组数据,对上述方法进行了测试,结果表明应用人工神经网络的组合预测方法优于其他的预测方法,而且适用范围广.
油田原油產最的準確預測可以對油田的生產管理進行閤理的指導.該文探討瞭應用神經網絡組閤方法預測油田產量,對開井數、含水率、動用儲量以及往年產量同未來產量之間的複雜關繫建立模型.採用瞭兩層預測繫統:第一層包含兩箇神經網絡,一箇多層前饋網絡和一箇函數鏈接網絡;第二層是把第一層的兩箇網絡輸齣進行組閤.研究瞭五種不同的組閤算法:平均法、最小平方迴歸法、模糊邏輯法、自適應前饋神經網絡法和自適應函數鏈接神經網絡法.根據油品類型分為稀油、熱採稠油、常規稠油和總產量四組數據,對上述方法進行瞭測試,結果錶明應用人工神經網絡的組閤預測方法優于其他的預測方法,而且適用範圍廣.
유전원유산최적준학예측가이대유전적생산관리진행합리적지도.해문탐토료응용신경망락조합방법예측유전산량,대개정수、함수솔、동용저량이급왕년산량동미래산량지간적복잡관계건립모형.채용료량층예측계통:제일층포함량개신경망락,일개다층전궤망락화일개함수련접망락;제이층시파제일층적량개망락수출진행조합.연구료오충불동적조합산법:평균법、최소평방회귀법、모호라집법、자괄응전궤신경망락법화자괄응함수련접신경망락법.근거유품류형분위희유、열채주유、상규주유화총산량사조수거,대상술방법진행료측시,결과표명응용인공신경망락적조합예측방법우우기타적예측방법,이차괄용범위엄.
