基于人工神经网络探究油田产量预测方法.pdfVIP

第26卷第8期增刊 仪器仪表学报 2005年8月 基于人工神经网络研究油田产量预测方法 邢明海 陈祥光王渝 摘要准确预测油田未来原油产量对油田的开发和生产管理具有重要的指导意义。对于具有非线性、不确定和开放特性的多 变量系统进行预测，使用传统的统计学方法或静态模型预测通常不能满足精度要求。这里把BP神经网络、模糊神经网络以及 基于神经网络的组合预测方法应用于多变量系统。采用了两层预测系统：第一层包含两个神经网络；第二层是把第一层的两 个网络输出进行组合。研究了3种不同的组合算法：平均法、最小平方回归法和前馈神经网络法。实验结果表明，采用组合方 法比采用单一的预测方法的预测精度有了进一步的提高，特别是应用人工神经网络(即BPNN)的组合预测优于其他的预测 方法，具有较好的适应性。 关键词多变量系统预测BP神经网络模糊神经网络组合预测 · in Methodsfor OilfieldBasedonNeural Studying ForecastingOutput Chen Yu Wang XingMinghaiXiangguang Institute 1 0f (Beifing Technology，Beijing The results can’t the demandsthetraditionalstatisticsmeth— Abstract precision predictionusuallysatisfy using are fornonlinearanduncertainmulti—variable artificialneuralnetworkmethodsusedtO ods system．The predict themulti—variable forecastmethodsareusedtO themulti—variable combined predict complexsystem system，the based theroutineBPneuralnetworkand neural the fortheneural fuzzy network．By upon training is in re— andforecastfactorsestablishedordertobetter relation the factors connota