【摘 要】
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该文以神经网络理论为基础,以油藏系统为应用背景,围绕油田复杂非线性系统的辨识、建模、预测等生产和科研问题,对神经网络及其学习算法进行了深入的研究和探索.该文重点做了
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该文以神经网络理论为基础,以油藏系统为应用背景,围绕油田复杂非线性系统的辨识、建模、预测等生产和科研问题,对神经网络及其学习算法进行了深入的研究和探索.该文重点做了以下工作:1、基于对油田累积产油量的分布规律的分析,给出了累积产油量的成长曲线预测模型.在此基础上提出了油田累积产油量的成长函数型连接神经网络辨识和预测模型,用生物成长曲线函数作为隐含层单元的作用函数.它的神经元作用函数较复杂,而网络结构较简单,于是能大大提高网络的训练速度;并具有更好的外推(预报)性能,更适用于累积产量预报问题.2、鉴于成长函数型神经网络在运算中存在不稳定性,该文在深入分析影响油藏产量的地质和开发因素的基础上,进一步引入RBF径向基函数神经网络模型,运用在针对油藏产量预测问题上,得到满意结果.3、研究了径向基函数神经网络及其学习算法,为了改进径向基函数神经网络外推预测性能,对算法进行相应的改进,采用对径向基函数中心序列进行建模预测和用加速对分法调整径向基函数的标准差的方法,应用于油田累积产油量的辨识和预测,得到较好的结果.
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