基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测
姜新祝1
许少华2
1.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 1630002.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163000; 山东科技大学信息科学与工程学院 青岛 266000
摘要：由于影响油井产油增量的因素是十分复杂的非线性关系，传统的措施效果预测方法难以反映时间累积效应产生的作用，所以论文提出了基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法，并用改进的遗传算法对网络模型进行优化，应用到实际油井压裂措施后增油量的预测中。测试结果表明，基于径向基过程神经网络的油田措施效果预测方法有很高的精确度，是一种可行的油田措施效果预测方法。
关键词：径向基过程神经网络遗传算法油田措施效果压裂增油量预测
分类号：O212.1(概率论与数理统计)
论文发表日期：2016-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 1443-1445,1492 )
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