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产量递减预测模型是油气藏工程研究中的一种重要手段。鉴于目前常用的Aprs、GM(1,1)等模型预测备件的局限性,提出一种新的组合模型。首先对原始产量数据进行平滑处理后,将其分解成趋势性跟随机性两部分,用更加适合于递减数据预测的GOM(1,1)模型进行趋势性部分数据预测,而后引入RBF网络对GOM(1,1)模型残差进行修正,最后得到组合模型预测结果。经实例验证,对于呈递减趋势的产量数据,该组合模型的精度与传统单一方法相比有明显提高,适合于工程研究应用。