摘要
文章提出采用基于主成分的BP神经网络来对油田产量进行预测。主成分分析法用于将输入变量维度降低且互不相关;BP神经网络因其自组织、自学习的动力机制实现输入输出空间的非线性映射。以江汉油区为例的研究表明,该方法具备较高的预测精度,在复杂经济时间序列的预测中有一定的应用前景。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2008年第13期35-37,共3页
Statistics & Decision
基金
国家自然科学基金资助项目(70573101)
2005~2006年中国地质大学(武汉)研究生学术探索与创新基金资助项目