BP神经网络技术在神木气田水平井产能预测中的应用

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传统水平井产能预测计算由解析解法与半解析解法确定,有极大的局限性,所以在应用中常常预测不够准确。本文选择BP神经网络算法,通过输入信息神经网络权值和阀值作用,计算各层误差,依次对权值和阀值进行修改,达到高精度、快速逼近样本的目的。最后用训练好的网络来进行神木水平井产能预测。仿真结果表明,神经网络算法应用效果显著,预测值与实际值相对误差在±10%之内,能够满足工程精度要求。
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