神经网络在油田动态预测方面的应用

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常规的动态预测方法因适应的开发阶段和范围不同,在应用过程中各有其局限性,B有克服这些缺点,不仅能描述油田开发的整个过程,而且还可以考虑单一变量和多变量影响因素,把能影响动态 各种因素自行组织起来,加以训练和学习,建立起广义的、精确的动态预测模型。在对各种BP网络改进方法进行全面综合研究的基础上,总结并提出了自组织优化学习因子方法,进一步增强了BP网络的自适应性能。同时依据B网络的特点,提出了多变量
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