bp方法及其在产油量中的应用

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1、大庆石油学院本科生毕业设计(论文)摘要本课题是模拟课题。准确预测油气井产量对指导油田开发实践具有重要意义。本文介绍了神经网络的基本内容,对其概念、框架、发展历史、计算和分类都进行了细致的描述;介绍了人工神经网络、模糊神经网络、自组神经网络和BP神经网络的基础知识;建立了利用BP神经网络预测油井产量的方法,并进行了实例计算。本文研究表明,神经网络通过模拟人脑的某些机理和机制而实现某个方面的功能,BP神经网络方法是一种有导师的学习算法,它具有自组织、自学习、自适应、容错和抗干扰能力等优越性;反向传播神经网络模型包括节点输出模型、作用函数模型、误

2、差计算模型等;反向传播神经网络通过信息向前输入和误差反向传播,能得到较小的均方收敛误差,其缺点是收敛速度较慢;利用所建立的神经方法预测油井产量操作简便,精度较高。关键词:油田开发;产油量;神经网络;数学模型大庆石油学院本科生毕业设计(论文)AbstractThistopicissimulatingthesis.Forecastingoilandgaswelloutputaccuratelytoinstructtheoilfielddevelopmentpracticehasvitalsignificance.Thispaperintrodu

3、cedthebasiccontentofincludingneuralnetwork,includingitsconcept,frame,developmenthistory,computationalmethodanditsclassification.Atthesame,thispaperintroducedelementaryknowledgeofneuralnetwork,fuzzyneuralnetwork,self-organizationneuralnetworkandBPneuralnetwork,establishedth

4、emethodofforecastingoilwelloutputusingtheBPneuralnetwork,andcarriedoutanexamplerun.Theresultindicatesthat,neuralnetworkcanrealizesomekindoffunctionthroughsimulatingcertainmechanismsofhumanbrain.BPneuralnetworkmethodisakindofteacher'slearningalgorithm.Ithasmanyprioritiesove

5、rothermethods,suchasself-organization,self-learning,self-adaptation,error-toleranceandgoodanti-disturbanceability.Backpropagationneuralnetworkincludesnode-pointoutputmodel,functionmodel,errorcalculationmodel,etc..Backpropagationneuralnetworkcanobtainrelativelysmallermeansq

6、uareerrorthroughforwardpropagationofinputandbackpropagationoferror.Itsshortcomingistheconvergencerateisslow.Predictingtheoutputofoilwellusingtheestablishedneuralapproachiseasytooperateandhashighaccuracy.Keywords:oilfielddevelopment,productionrate,neuralnetwork,mathematical

7、model大庆石油学院本科生毕业设计(论文)目录第1章概述11.1油田开发指标预测方法的发展历史及其多样性11.2油田开发指标预测方法分类及评述21.3油田开发指标预测方法发展趋势51.4神经网络方法在油田上的应用6第2章神经网络基础知识102.1人工神经网络概述132.2模糊神经网络142.3自组神经网络152.4BP神经网络16第3章利用BP神经网络预测油田产量223.1BP神经网络预测油田产量的数学模型223.2.BP神经网络预测油井产量实例应用25结论27参考文献29致谢30大庆石油学院本科生毕业设计(论文)前言人工神经网络——AN

8、N(ArtificialNeuralNetwork)与生理神经网络——BNN(BiologicalNeuralNetwork)不仅在字面上有很好的相似关系:ANN与BNN,而且,

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