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摘要:
针对标准的BP神经网络存在的缺陷,采用基于Levenberg-Marquardt算法改进的神经网络,建立了油田产量预测的模型,并分析了各种参数对油田产量的影响.
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文献信息
篇名 基于Levenberg-Marquardt算法的油田产量预测模型
来源期刊 石油地质与工程 学科 工学
关键词 油气田产量预测模型 神经网络算法 参数分析
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 53-55,58
页数 分类号 TE318
字数 2432字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-8217.2010.03.016
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 王连堂 西北大学数学系 72 180 7.0 10.0
2 王俊杰 8 17 2.0 3.0
3 翟亮亮 西安石油大学理学院 7 16 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (20)
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参考文献  (6)
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研究主题发展历程
节点文献
油气田产量预测模型
神经网络算法
参数分析
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
石油地质与工程
双月刊
1673-8217
41-1388/TE
16开
河南省南阳市油田中山路
36-117
1988
chi
出版文献量(篇)
4575
总下载数(次)
9
总被引数(次)
19922
论文1v1指导