GM(1.1)与BP神经网络组合模型在原油产量预测中的应用

• 作者: 屈怀林 熊维莉 谢祥俊 陶莉
• 来源期刊: 石油化工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 灰色理论 产量预测 模型 精度
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 控制系统
• 页码范围: 43-45,49
• 页数: 4页
• 分类号: TP273.3
• 字数: 2561字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7324.2007.06.012

摘要

为了维持油田能够长期稳定高产,必须制订科学合理的生产方案.而常规预测方法对数据依赖大,预测精度不高.为此,在灰色预测理论的基础上引人BP神经网络模型,建立了GM(1.1)和BP神经网络组合模型.此组合模型兼有灰色预测和BP神经网络预测的优点,克服了原始数据少,数据波动性大对预测精度的影响,同时也增强了预测的自适应性.最后通过实例对比分析,说明了组合模型的有效性及可应用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢祥俊	西南石油大学理学院	22	170	6.0	12.0