嵌套BP神经网络及其在油气产能预测中的应用

• 作者: 胥德平 臧文亚 詹泽东 谢爽 郭科
• 来源期刊: 成都理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 嵌套BP神经网络 产能预测 模式识别 函数拟合
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 石油天然气
• 页码范围: 408-412
• 分类号: O29|TE328
• 字数: 2502字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-9727.2011.04.006

摘要

提出并研究一种新的神经网络模型——嵌套神经网络模型.将嵌套神经网络模型与BP神经网络相结合,实现模武识别与函数拟合一体化,具体化为嵌套BP神经网络,并用于油气产能预测.实例验证结果表明,嵌套BP神经网络与BP神经网络相比较具有收敛速度快、预测精度高、结果有效性高并具有并行运算的特点,为处理现代化的海量数据提供了构架体系结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭科	成都理工大学管理科学学院	128	1069	17.0	24.0
3	谢爽	成都理工大学能源学院	13	51	5.0	6.0
5	胥德平	成都理工大学管理科学学院	20	64	5.0	6.0
7	詹泽东	成都理工大学管理科学学院	12	31	4.0	5.0
9	臧文亚	成都理工大学管理科学学院	4	25	2.0	4.0