改进型灰色神经网络模型在油田产量中的应用 |
| |
引用本文: | 张方舟,严胡勇,杨立全,邱露露,张媛媛,高晓松.改进型灰色神经网络模型在油田产量中的应用[J].微机发展,2013(6):241-244,248. |
| |
作者姓名: | 张方舟 严胡勇 杨立全 邱露露 张媛媛 高晓松 |
| |
作者单位: | 东北石油大学计算机与信息技术学院 |
| |
基金项目: | 国家科技重大专项(2008zx05010-001) |
| |
摘 要: | 石油产量的精确预测,是石油企业制定合理的生产计划、避免盲目投资、实现可持续开发的重要条件。论文基于传统的灰色预测模型,根据大庆油田1992~2011年产量数据,推出了两种改进预测模型,分别对灰色模型进行参数优化和初值修正,并采用神经网络确定了组合模型中各单项模型权重,建立了改进灰色-神经网络组合模型,对大庆油田产量进行预测。实际数据分析结果表明:灰色-神经网络组合模型不仅可以有效解决BP网络训练样本不足的问题,还能有效运用各单项模型信息,从而明显提高了精度。通过进一步的分析、对比及讨论,文章认为,灰色-神经网络预测模型运用于国内外石油产量预测,方法可操作性强,结论科学性显著。
|
关 键 词: | 大庆油田 灰色神经网络 石油产量 预测 |
本文献已被 CNKI 等数据库收录! |
|