GA-BP神经网络对含油饱和度的动态预测研究

• 作者: 李良 杨少春 梁鸿军 潘少伟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 GA-BP神经网络 含油饱和度 动态 预测
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 页码范围: 157-160
• 分类号: TP39
• 字数: 3740字
• 语种: 中文

摘要

为克服传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值等不足,采用遗传算法对其进行了优化.之后利用遗传算法优化的BP神经网络—GA-BP实现了对江苏油田庄2断块某小层含油饱和度的动态预测:首先确定GA-BP神经网络的输入、输出层神经元,接着建立经验公式,实现了输入神经元时间T的定量化,然后选取训练样本对GA-BP神经网络进行训练,最终建立起含油饱和度的动态预测模型并利用该模型对5年以后的含油饱和度进行了预测.该预测结果对油田现场下一步的生产实践具有重要的指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘少伟	西安石油大学计算机学院	13	51	3.0	7.0
2	杨少春	中国石油大学地球科学与技术学院	59	569	11.0	21.0
3	李良		28	315	10.0	17.0
4	梁鸿军		6	45	3.0	6.0