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题名利用RBF神经网络自适应调整算法预测储层产能
被引量：7
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作者
李昌彪
宋建平
夏克文
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机构
西安交通大学电子与信息工程学院
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出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2006年第1期53-57,共5页
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基金
中国石油天然气集团公司"九五"重点攻关项目(2001-6-1)资助
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文摘
传统径向基(RBF)神经网络的基函数宽度值都由经验公式确定或人为选取,没有考虑误差分布情况,所以在应用中常常效果不够理想。为此本文以最近邻距离算法为基础提出一种改进的RBF神经网络算法,能够自适应地调整基函数中心点宽度值以达到高精度、快速逼近样本的目的。在石油储层产能的预测中,首先对样本信息进行属性约简、预处理;然后在网络学习训练中通过计算输入样本的RBF神经网络的中心点值,再确定RBF神经网络基函数的宽度值,直到满足系统精度为止;最后用训练好的网络来进行储层产能预测。仿真结果表明,改进的RBF神经网络算法应用效果显著,不仅比传统RBF神经网络算法拟合精度高,而且收敛速度快。
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关键词
径向基神经网络
自适应调整
基函数宽度值
储层产能预测
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Keywords
rbf neural networks, adaptive adjustment , width value of basic function, prediction of production capacity
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分类号
TE328
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名径向基函数神经网络在集装箱吞吐量预测中的应用
被引量：6
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作者
王锡淮
鲍敏中
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机构
上海交通大学自动化研究所
上海海运学院研究生部
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出处
《上海海运学院学报》
1999年第3期52-56,共5页
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文摘
针对一类具有时间序列特性的数据，构造一种基于径向基函数（ＲＢＦ） 神经网络的预测模型，并将该模型应用于上海港集装箱吞吐量的预测。
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关键词
rbf神经网络
集装箱
吞吐量
预测
港口
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Keywords
rbf neural networks,container handling capacity,prediction
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分类号
U691.71
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
U695.22
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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题名集装箱吞吐量的动态预测研究
被引量：2
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作者
黄维忠
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机构
上海海运学院基础部
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出处
《上海海运学院学报》
北大核心
2001年第2期45-48,共4页
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文摘
针对以往文献中港口集装箱吞吐量的预测结果与实际值差距大的现象 ,提出用因果模型预测与动态补偿相结合的动态预测方法预测港口集装箱吞吐量 ,并将此方法用于对上海港集装箱吞吐量的预测 ,取得了较好的效果 。
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关键词
集装箱吞吐量
动态预测
神经网络
有效值
动态补偿量
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Keywords
container handling capacity, dynamic forecast, neural network, effective value, dynamic compensation value
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分类号
U695.22
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
U695.7
[交通运输工程—港口、海岸及近海工程]
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