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| 贝叶斯正则化BP神经网络在油气钻井成本预测的应用 | |
| 引用本文： | 袁姝,胡宏涛,赵越.贝叶斯正则化BP神经网络在油气钻井成本预测的应用[J].人天科学研究,2010(12):130-132. |
| 作者姓名： | 袁姝 胡宏涛 赵越 |
| 作者单位： | [1]西安石油大学计算机学院,陕西西安710065 [2]西北工业大学管理学院,陕西西安710072 |
| 摘 要： | 对反映油田绩效的油气钻井成本进行准确预测,有助于做出科学的决策和评估。为了解决在运用BP神经网络进行油气钻井成本预测过程中,油气钻井成本影响因子确定难以及标准BP神经网络泛化能力差的问题,建立了基于主分量分析的贝叶斯正则化的BP神经网络油气钻井成本预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井成本数据,验证了该模型具有较高的预测精度及实用性。 |
| 关 键 词： | 主分量分析 油气钻井成本预测 BP神经网络 贝叶斯正则化 |
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