油田产量的多变量预测研究

• 作者: 王渝 邢明海 陈祥光
• 来源期刊: 油气田地面工程
• 关键词: 油产量预测 多变量预测 神经网络 多元线性回归
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 16-18
• 页数: 3页
• 分类号: TE1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6896.2004.10.009

摘要

研究了神经网络模型和多元线性回归模型用于产量预测的原理和方法,采用神经网络模型和多元线性回归模型对油田油产量进行预测,综合考虑各种地质因素及人为因素对油产量的影响,提出了油田产量的多变量预测方法.对我国某油田的实际数据进行拟合预测的结果表明,神经网络模型和多元线性回归模型用于油田产量的多变量预测都可得到较满意的结果;与多元线性回归模型相比,神经网络模型的预测精度更高,而且快速简便.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈祥光		104	807	17.0	23.0
2	王渝		72	672	14.0	21.0
3	邢明海		9	96	5.0	9.0