基于主成分分析和BP神经网络的出砂预测模型

• 作者: 于会永 刘慧卿 张红玲 王波
• 来源期刊: 中国石油大学胜利学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 出砂预测 主成分分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术研究
• 页码范围: 1-3,11
• 页数: 4页
• 分类号: TE358.1
• 字数: 2279字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5935.2008.03.001

摘要

降低数据的复杂程度,提取有效的信息,是采用神经网络预测地层出砂过程中的关键问题.采用主成分分析法,提取有效信息,求解出主成分,构建神经网络模型进行出砂预测.结果表明,得到的神经网络模型消除了输入因子的相关性并简化了网络结构,能达到较高的预测精度,为影响因素多且机理较为复杂的出砂预测的神经网络建模提供了一个有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘慧卿	中国石油大学石油天然气工程学院	79	1277	17.0	33.0
2	张红玲	中国石油大学石油天然气工程学院	22	191	8.0	12.0
3	于会永	中国石油大学石油天然气工程学院	7	30	4.0	5.0
4	王波	中国石油大学石油天然气工程学院	97	683	10.0	24.0