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采用改进的BP神经网络算法和多元线性回归模型分别建立目标函数，并以油田产量预测为例计算验证。通过比较分析，BP网络模型克服了多元线性回归模型的局限性，检验误差为0．0162，同时表明神经网络的非线性映射能力能够更好地反应多个自变量和因变量之间的复杂关系，具有较好的精确性和可行性。
BP网络和多元线性回归在产量预测中的应用
【摘 要】
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采用改进的BP神经网络算法和多元线性回归模型分别建立目标函数，并以油田产量预测为例计算验证。通过比较分析，BP网络模型克服了多元线性回归模型的局限性，检验误差为0．0162，同时
【机 构】
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北京交通大学理学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年23期
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