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基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测
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作者 姜新祝 许少华 《计算机与数字工程》 2016年第8期1443-1445,1492,共4页
由于影响油井产油增量的因素是十分复杂的非线性关系,传统的措施效果预测方法难以反映时间累积效应产生的作用,所以论文提出了基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法,并用改进的遗传算法对网络模型进行优化,应用到实际油井压裂... 由于影响油井产油增量的因素是十分复杂的非线性关系,传统的措施效果预测方法难以反映时间累积效应产生的作用,所以论文提出了基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法,并用改进的遗传算法对网络模型进行优化,应用到实际油井压裂措施后增油量的预测中。测试结果表明,基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法有很高的精确度,是一种可行的油田措施效果预测方法。 展开更多
关键词 径向基过程神经网络 遗传算法 油田措施效果 压裂 增油量预测
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