基于改进粒子群算法和长短期记忆神经网络的油井产量预测模型

来源 :2022油气田勘探与开发国际会议论文集Ⅲ | 被引量 : 0次 | 上传用户:lianxingjiehaha
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油田产量预测在油田开采过程中占有十分重要的地位。油田在生产过程中产生大量的数据,在处理这些数据时,如果直接采用单一神经网络的方式,由于数据的波动幅度很大,因而会产生泛化性差的问题[1]。首先,基于长短期记忆(long-short term memory, LSTM)和随机函数的神经网络框架,建立深度学习神经网络模型;根据粒子群优化(Particle Swarm Optimization, PSO)特征建立自适应惯性因子调整值限定方法,建立基于粒子群优化记忆短期神经网络的油田产量估算模型,解决由于随机初始化权值和阈值导致神经网络结构不稳定的问题。油田模型的实例应用证实了生成的深度学习网络模型的能力得到了极大的提升,预测油田产油量模型可以应用于油田实际开发应用。
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