基于神经网络的井涌井漏实时预测方法研究

• 作者: 何海乐 蒋丽雯 谢平 赵尧
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: 井涌井漏预测 BP神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 页码范围: 23-28
• 页数: 6页
• 分类号: TP183

摘要

发生井涌井漏对工程工期、成本、安全带来不利影响,如何准确实时预测井涌井漏现象的发生,尽可能减少井涌井漏带来的损失和危害,是工业界亟需解决的一项难题。通过对井涌井漏原因及征兆的分析,提出基于BP神经网络算法和支持向量机（SVM）算法在井涌井漏实时预测中的应用方法和模型,仿真实验验证结果表明,该算法具有较高的可行性和有效性。