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小波神经网络的油田开发动态指标预测方法
PREDICTION APPROACH TO DYNAMICS INDEX OF FIELD DEVELOPMENT USING WAVELET NEURAL NETWORK
李建丽 钟仪华 刘道杰 李智超
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DOI:
作者单位:西南石油大学
中文关键字:小波神经网络 油田开发 动态指标 预测方法
英文关键字:wavelet neural network (WNN), field development, dynamics index, prediction approach
中文摘要: 针对现存油田开发动态指标预测方法的不足,借助小波神经网络思想、原理,构造出小波神经网络油田开发动态指标预测模型,研究了模型的求解,并应用于实际油田开发动态指标的预测中。实例分析表明,提出的小波神经网络的油田开发动态指标的预测方法是正确和可行的,与人工神经网络的预测方法相比,小波神经网络的预测方法,不仅能有效地提高预测精度,而且能提高收敛速度,可作为油田开发动态指标预测的替代方法。
英文摘要: 

According to shortcomings of the present prediction approach to dynamics index of field development and the principle of wavelet neural network (WNN), this study provides a new dynamics index prediction model using WNN, which can be applied to the actual prediction, and studies the model solution. The case study shows the prediction approach of WNN is correct and feasible. Compared with the prediction method of artificial neural network, this new approach can not only effectively raise the prediction accuracy as well as the convergence rate, but also be an alternative for dynamics index prediction of field development.

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