摘要
传统水平井产能预测计算由解析解法与半解析解法确定,有极大的局限性,所以在应用中常常预测不够准确。本文选择BP神经网络算法,通过输入信息神经网络权值和阀值作用,计算各层误差,依次对权值和阀值进行修改,达到高精度、快速逼近样本的目的。最后用训练好的网络来进行神木水平井产能预测。仿真结果表明,神经网络算法应用效果显著,预测值与实际值相对误差在±10%之内,能够满足工程精度要求。
出处
《石油化工应用》
CAS
2016年第5期64-66,72,共4页
Petrochemical Industry Application
