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现代石油产业中，石油储量的预测是制定能源规划的重要组成部分。通过石油储量预测，可以制定最优的石油战略、安排石油建设以及优化配置等等。预测结果的合理性主要取决于预测方法或预测模型的实用性。石油储量趋势预测的问题已受到工程界的广泛关注，并且取得了不少成功的应用，但大多都偏向数学方面，比如：广义翁氏模型、Hubbert模型、威布尔模型、瑞利模型等数学模型。本文结合灰色理论、BP神经网络和遗传算法，针对历年储量数据建立预测模型，首先用灰色理论和BP神经网络建立单项预测模型，其次对于单项预测模型各自的优缺点，将灰色理论和BP神经网络进行优化组合，之后在此基础上先单方面用遗传算法对BP神经网络进行优化再将之与灰色理论结合。最后，通过对储量趋势预测的实例研究，体现出经过遗传算法优化后的BP神经网络结合灰色理论的预测模型对石油储量预测方面的优越性。