贝叶斯正则化BP神经网络在油气钻井成本预测的应用

• 作者: 胡宏涛 袁姝 赵越
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 主分量分析 油气钻井成本预测 BP神经网络 贝叶斯正则化
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 130-132
• 分类号: TP311.52
• 字数: 2563字
• 语种: 中文

摘要

对反映油田绩效的油气钻井成本进行准确预测,有助于做出科学的决策和评估.为了解决在运用BP神经网络进行油气钻井成本预测过程中,油气钻井成本影响因子确定难以及标准BP神经网络泛化能力差的问题,建立了基于主分量分析的贝叶斯正则化的BP神经网络油气钻井成本预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井成本数据,验证了该模型具有较高的预测精度及实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁姝	西安石油大学计算机学院	2	4	2.0	2.0
2	胡宏涛	西安石油大学计算机学院	27	248	6.0	15.0
3	赵越	西北工业大学管理学院	7	28	3.0	5.0