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期刊论文
应用广义回归神经网络预测油井含水率
应用广义回归神经网络预测油井含水率
来源 :重庆科技学院学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:pluto_jelly
【摘 要】
:
提出一种广义回归神经网络模型(GRNN)预测油井含水率模型,该模型利用不同阶段油井累计注水量和累计产油量,模型简单且具有实用性。相对于拟合模型,应用GRNN模型预测结果精度
【作 者】
:
陈东虎
朱维耀
朱华银
雷刚
刘军
【机 构】
:
北京科技大学土木与环境工程学院,中石油勘探开发研究院廊坊分院,中国石油大学(北京)石油工程教育部重点实验室,科宏石油天然气工程有限公司
【出 处】
:
重庆科技学院学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2012年6期
【关键词】
:
曲线拟合
灰色预测
BP神经网络
GRNN模型
curve fittinggrey predictionBack Propagation neural netw
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提出一种广义回归神经网络模型(GRNN)预测油井含水率模型,该模型利用不同阶段油井累计注水量和累计产油量,模型简单且具有实用性。相对于拟合模型,应用GRNN模型预测结果精度更高,且可避免新增样本数据后需要重新预测的问题。而相比于BP神经网络,GRNN模型预测结果更加快捷和准确。
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