基于IPSO-GNN的油田指标预测模型研究

摘要：

针对油田开发指标预测问题,提出将灰色神经网络(GNN)与改进粒子群算法(IPSO)相结合的组合预测模型(IPSO-GNN),通过IPSO对GNN的a、u参数进行优化,改善了GNN的不足,有效地保证了预测精度.以油田开发指标中的含水率作预测算例,仿真结果表明:此模型的预测精度高于灰色预测模型、灰色神经网络以及BP神经网络模型,同时也表明了此方法的可行性与有效性.

关键词：油田指标预测、灰色神经网络、粒子群优化算法

所属期刊栏目：14

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61170132;中国石油科技创新基金2010D-5006-0302;黑龙江省教育厅科学基金项目11551015

在线出版日期：2014-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：197-202