基于IPSO-GNN的油田指标预测模型研究
DOI:
作者:
作者单位:

重庆绿色智能技术研究院,重庆绿色智能技术研究院,重庆绿色智能技术研究院,重庆绿色智能技术研究院,重庆邮电大学,重庆绿色智能技术研究院

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

TP18

基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


Forecast Model of Oilfield Indexes Based on IPSO-GNN
Author:
Affiliation:

Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences,Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences,,

Fund Project:

The National Natural Science Foundation of China (General Program, Key Program, Major Research Plan)

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    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为例,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。

    Abstract:

    Aiming at he prediction of oilfield development indexes, this paper puts forward a prediction model(IPSO-GNN) combining Gray Neural Network(GNN) and Improved Particle Swarm Optimization algorithm(IPSO),to make up for the shortage of the GNN and guarantee the forecast accuracy, it optimized the GNN parameters through the IPSO. With the prediction of moisture content in oilfield development indexes as an example, the simulation results show that the prediction accuracy of the combination prediction model it higher than gray prediction model, the gray neural network and the BP neural network model. It also shows the feasibility and effectiveness of the method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

严胡勇,傅剑宇,董建华,等. 基于IPSO-GNN的油田指标预测模型研究[J]. 科学技术与工程, 2014, 14(15): .
YanHuyong,傅剑宇,DongJianhua, et al. Forecast Model of Oilfield Indexes Based on IPSO-GNN[J]. Science Technology and Engineering,2014,14(15).

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2013-12-08
  • 最后修改日期:2014-02-17
  • 录用日期:2014-01-21
  • 在线发布日期: 2014-05-27
  • 出版日期:
×
律回春渐,新元肇启|《科学技术与工程》编辑部恭祝新岁!
亟待确认版面费归属稿件,敬请作者关注