贝叶斯正则化BP神经网络在油气钻井成本预测的应用

对反映油田绩效的油气钻井成本进行准确预测,有助于做出科学的决策和评估。为了解决在运用BP神经网络进行油气钻井成本预测过程中,油气钻井成本影响因子确定难以及标准BP神经网络泛化能力差的问题,建立了基于主分量分析的贝叶斯正则化的BP神经网络油气钻井成本预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井成本数据,验证了该模型具有较高的预测精度及实用性。