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摘要:
采用改进的BP神经网络算法和多元线性回归模型分别建立目标函数,并以油田产量预测为例计算验证.通过比较分析,BP网络模型克服了多元线性回归模型的局限性,检验误差为0.016 2,同时表明神经网络的非线性映射能力能够更好地反应多个自变量和因变量之间的复杂关系,具有较好的精确性和可行性.
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文献信息
篇名 BP网络和多元线性回归在产量预测中的应用
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 BP神经网络 非线性映射 算法 多元线性回归
年,卷(期) 2007,(23) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 203-204
页数 2页 分类号 TP391|TP183
字数 2134字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.23.062
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王兵团 北京交通大学理学院 12 87 5.0 9.0
2 李辉 北京交通大学理学院 11 173 8.0 11.0
3 樊纪香 北京交通大学理学院 1 20 1.0 1.0
4 张宏 北京交通大学理学院 1 20 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
非线性映射
算法
多元线性回归
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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