一种面向系统状态参数预报的过程神经网络模型及其算法

• 作者: 庞跃武 许少华
• 来源期刊: 大庆石油学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非线性系统 状态预报 过程神经网络 学习算法 采油速度
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化工程
• 页码范围: 76-79,84
• 分类号: TP183
• 字数: 3651字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4107.2011.06.015

摘要

为解决难以用确定机理模型描述的非线性系统状态预报问题,提出一种基于过程神经网络的预报模型及其算法.利用过程神经网络对动态系统的非线性映射机制和直接辨识建模能力,面向系统状态参数预测,建立一种反映系统过程模态特征变化的过程神经网络模型,分析模型的预测机制,给出相应学习算法.为弥补实际采样数据不足及提高数据信息利用率,利用相空间重构方法构造过程神经网络训练函数样本集.以油田开发井组采油速度状态变化预报为例,通过实验验证模型和算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	东北石油大学计算机与信息技术学院	52	329	11.0	15.0
2	庞跃武	东北石油大学计算机与信息技术学院	4	12	3.0	3.0