石油化工自动化
石油化工自動化
석유화공자동화
AUTOMATION IN PETRO-CHEMICAL INDUSTRY
2007年
6期
43-45,49
,共4页
熊维莉%谢祥俊%陶莉%屈怀林
熊維莉%謝祥俊%陶莉%屈懷林
웅유리%사상준%도리%굴부림
神经网络%灰色理论%产量预测%模型%精度
神經網絡%灰色理論%產量預測%模型%精度
신경망락%회색이론%산량예측%모형%정도
为了维持油田能够长期稳定高产,必须制订科学合理的生产方案.而常规预测方法对数据依赖大,预测精度不高.为此,在灰色预测理论的基础上引人BP神经网络模型,建立了GM(1.1)和BP神经网络组合模型.此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,克服了原始数据少,数据波动性大对预测精度的影响,同时也增强了预测的自适应性.最后通过实例对比分析,说明了组合模型的有效性及可应用性.
為瞭維持油田能夠長期穩定高產,必鬚製訂科學閤理的生產方案.而常規預測方法對數據依賴大,預測精度不高.為此,在灰色預測理論的基礎上引人BP神經網絡模型,建立瞭GM(1.1)和BP神經網絡組閤模型.此組閤模型兼有灰色預測和BP神經網絡預測的優點,剋服瞭原始數據少,數據波動性大對預測精度的影響,同時也增彊瞭預測的自適應性.最後通過實例對比分析,說明瞭組閤模型的有效性及可應用性.
위료유지유전능구장기은정고산,필수제정과학합리적생산방안.이상규예측방법대수거의뢰대,예측정도불고.위차,재회색예측이론적기출상인인BP신경망락모형,건립료GM(1.1)화BP신경망락조합모형.차조합모형겸유회색예측화BP신경망락예측적우점,극복료원시수거소,수거파동성대대예측정도적영향,동시야증강료예측적자괄응성.최후통과실례대비분석,설명료조합모형적유효성급가응용성.
