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嵌套BP神经网络及其在油气产能预测中的应用
被引量:
4
1
作者
詹泽东
郭科
+2 位作者
胥德平
谢爽
臧文亚
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期408-412,共5页
提出并研究一种新的神经网络模型——嵌套神经网络模型。将嵌套神经网络模型与BP神经网络相结合,实现模式识别与函数拟合一体化,具体化为嵌套BP神经网络,并用于油气产能预测。实例验证结果表明,嵌套BP神经网络与BP神经网络相比较具有收...
提出并研究一种新的神经网络模型——嵌套神经网络模型。将嵌套神经网络模型与BP神经网络相结合,实现模式识别与函数拟合一体化,具体化为嵌套BP神经网络,并用于油气产能预测。实例验证结果表明,嵌套BP神经网络与BP神经网络相比较具有收敛速度快、预测精度高、结果有效性高并具有并行运算的特点,为处理现代化的海量数据提供了构架体系结构。
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关键词
嵌套bp神经网络
产能预测
模式识别
函数拟合
下载PDF
职称材料
题名
嵌套BP神经网络及其在油气产能预测中的应用
被引量:
4
1
作者
詹泽东
郭科
胥德平
谢爽
臧文亚
机构
成都理工大学管理科学学院
四川省数学地质重点实验室
成都理工大学能源学院
出处
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第4期408-412,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(40873035)
国家自然科学青年基金资助项目(40904034)
+2 种基金
教育部博士点基金资助项目(200806160015)
四川省教育厅自然科学项目(2006A114)
数学地质四川省重点实验室开放基金资助项目(SCSXDZ2009016)
文摘
提出并研究一种新的神经网络模型——嵌套神经网络模型。将嵌套神经网络模型与BP神经网络相结合,实现模式识别与函数拟合一体化,具体化为嵌套BP神经网络,并用于油气产能预测。实例验证结果表明,嵌套BP神经网络与BP神经网络相比较具有收敛速度快、预测精度高、结果有效性高并具有并行运算的特点,为处理现代化的海量数据提供了构架体系结构。
关键词
嵌套bp神经网络
产能预测
模式识别
函数拟合
Keywords
bp
neural network
production forecast
pattern recognition
function fitting
分类号
O29 [理学—应用数学]
TE328 [石油与天然气工程—油气田开发工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
嵌套BP神经网络及其在油气产能预测中的应用
詹泽东
郭科
胥德平
谢爽
臧文亚
《成都理工大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2011
4
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