嵌套BP神经网络及其在油气产能预测中的应用

摘要：

提出并研究一种新的神经网络模型——嵌套神经网络模型.将嵌套神经网络模型与BP神经网络相结合,实现模武识别与函数拟合一体化,具体化为嵌套BP神经网络,并用于油气产能预测.实例验证结果表明,嵌套BP神经网络与BP神经网络相比较具有收敛速度快、预测精度高、结果有效性高并具有并行运算的特点,为处理现代化的海量数据提供了构架体系结构.

关键词：嵌套BP神经网络、产能预测、模式识别、函数拟合

所属期刊栏目：38

分类号：O29;TE328(应用数学)

资助基金：国家自然科学基金资助项目40873035;教育部博士点基金资助项目200806160015;四川省教育厅自然科学项目2006A114;国家自然科学青年基金资助项目40904034;数学地质四川省重点实验室开放基金资助项目SCSXDZ2009016

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：408-412