基于PCA-ANFIS的油井注水有效周期预测研究

• 作者: 刘烨 田亚娟 程国建 马微
• 来源期刊: 纺织高校基础科学学报
• 关键词: 自适应神经模糊推理系统 主成分分析 油井注水 有效周期预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 532-536
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文

摘要

针对油田上注水有效周期不确定的问题，提出一个基于混合主成分分析与A N FIS的数值方法进行油井注水有效周期的预测研究．首先使用主成分分析对原始数据进行降维处理，然后应用A N FIS对降维后的数据进行训练与测试．实验使用油田上116口油井的真实注水统计数据检验混合主成分分析与A N FIS模型的正确性，测试的注水有效周期平均绝对误差为1.80个月，而未经过主成分分析处理的测试平均误差为4.33个月，混合主成分分析与A N FIS模型的测试精度得到大幅度提高，说明主成分分析与A N FIS的混合方法对预测油井注水有效周期是可行与有效的．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田亚娟	西安石油大学电子工程学院	11	31	2.0	5.0
2	程国建	西安石油大学计算机学院	123	847	14.0	25.0
3	刘烨	西安石油大学计算机学院	16	63	4.0	7.0
4	马微	西安石油大学计算机学院	4	19	2.0	4.0