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RBF神经网络在油田累计产量系统的建模和预测中的应用
RBF神经网络在油田累计产量系统的建模和预测中的应用
来源 :交通与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:chunyang00
【摘 要】
:
在k-mains聚类分析方法的基础上,提出一种新的聚类方法,将其与最小二乘法相结合,不仅提高了RBFNN模型的精度和运算速度,而且可以动态的决定RBFNN的结构.在此基础上,提出了对R
【作 者】
:
皮陵霞
李家启
【机 构】
:
武汉理工大学
【出 处】
:
交通与计算机
【发表日期】
:
2001年z1期
【关键词】
:
径向基函数神经网络
聚类分析
最小二乘法
RBF neural network(RBFNN)
clustering analysis
least squares
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在k-mains聚类分析方法的基础上,提出一种新的聚类方法,将其与最小二乘法相结合,不仅提高了RBFNN模型的精度和运算速度,而且可以动态的决定RBFNN的结构.在此基础上,提出了对RBF中心建模的方法,并将其应用于油田累计产量系统的建模和预测,结果表明这些方法是有效而适用的.
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