【摘 要】
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油气勘探成本作为反映油田企业经济效益的重要指标,对其进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估。由于石油生产与普通商品生产存在本质差异,而传统方法
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油气勘探成本作为反映油田企业经济效益的重要指标,对其进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估。由于石油生产与普通商品生产存在本质差异,而传统方法是将非线性问题线性化或做线性化特殊处理来进行成本预测,在实际预测环境中往往准确率不高,所以油气勘探成本预测必须采用特殊的成本预测方法。本文首先对神经网络相关理论进行了较深入细致地研究,其次从分析成本行为入手,并综合考虑到油气勘探成本的构成特点,进而确定了油气勘探成本影响因子。在此基础上,采用了多元线性回归模型、LMBP模型、MOBP模型、VLBP模型与BRBP模型对油气勘探成本进行预测,并对各模型的预测性能进行了比对。最终采用了基于主分量分析的BP神经网络模型对油气勘探成本进行了预测,并证明了其具有较高的预测精度。
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