科学技术与工程
科學技術與工程
과학기술여공정
SCIENCE TECHNOLOGY AND ENGINEERING
2014年
15期
197-202
,共6页
严胡勇%傅剑宇%董建华%颜卓%李鸿%李广砥
嚴鬍勇%傅劍宇%董建華%顏卓%李鴻%李廣砥
엄호용%부검우%동건화%안탁%리홍%리엄지
油田指标预测%灰色神经网络%粒子群优化算法
油田指標預測%灰色神經網絡%粒子群優化算法
유전지표예측%회색신경망락%입자군우화산법
index prediction in oilfield%gray neural network%particle swarm optimization algorithm
针对油田开发指标预测问题,提出将灰色神经网络(GNN)与改进粒子群算法(IPSO)相结合的组合预测模型(IPSO-GNN),通过IPSO对GNN的a、u参数进行优化,改善了GNN的不足,有效地保证了预测精度.以油田开发指标中的含水率作预测算例,仿真结果表明:此模型的预测精度高于灰色预测模型、灰色神经网络以及BP神经网络模型,同时也表明了此方法的可行性与有效性.
針對油田開髮指標預測問題,提齣將灰色神經網絡(GNN)與改進粒子群算法(IPSO)相結閤的組閤預測模型(IPSO-GNN),通過IPSO對GNN的a、u參數進行優化,改善瞭GNN的不足,有效地保證瞭預測精度.以油田開髮指標中的含水率作預測算例,倣真結果錶明:此模型的預測精度高于灰色預測模型、灰色神經網絡以及BP神經網絡模型,同時也錶明瞭此方法的可行性與有效性.
침대유전개발지표예측문제,제출장회색신경망락(GNN)여개진입자군산법(IPSO)상결합적조합예측모형(IPSO-GNN),통과IPSO대GNN적a、u삼수진행우화,개선료GNN적불족,유효지보증료예측정도.이유전개발지표중적함수솔작예측산례,방진결과표명:차모형적예측정도고우회색예측모형、회색신경망락이급BP신경망락모형,동시야표명료차방법적가행성여유효성.
