基于BP神经网络的注采比预测

• 作者: 王东城 袁爱武 郑晓松
• 来源期刊: 石油科学（英文版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 注采比 BP神经网络 灰色理论 预测
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: P618
• 字数: 1150字
• 语种: 中文

摘要

采用编制的计算机程序计算了注采比与水油比法、多元回归法、物质平衡法、GM(1,1)模型和BP神经网络预测法的拟合注采比与实际注采比之间的误差大小,其平均相对误差分别为1.67%、1.08%、19.22%、1.38%和0.88%.对各种预测法产生误差的原因进行了理论分析,得出BP神经网络预测方法的精度最高,而且具有较好的自适应性,能够反映影响注采比的各种因素与注采比的内在关系.因此,BP神经网络方法可用于预测油田注采比.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁爱武	天津大学管理学院	3	14	2.0	3.0