基于遗传算法的BP神经网络预测石油单井产量

来源 :成都大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：akiheeca

【摘要】

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针对传统预测方法建模复杂且预测精度低、传统BP神经网络算法收敛慢和可能陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算法的反向传播神经网络(BPANN-GA)用以预测单井产量,并进行实

【作者】

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杜航张涛陈岩赵银明

【机构】

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长江大学信息与数学学院

【出处】

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成都大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2021年1期

【关键词】

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单井产量预测 BP神经网络遗传算法 single well production forecast back propagationneural networ

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61673006)

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针对传统预测方法建模复杂且预测精度低、传统BP神经网络算法收敛慢和可能陷入局部最优的问题,提出一种基于遗传算法的反向传播神经网络(BPANN-GA)用以预测单井产量,并进行实例分析,获得了较高精度的预测结果.该算法简单实用,预测精度较高,收敛快且避免了陷入局部最优,对石油单井产量预测工作有一定的意义.

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