一类“成长”函数型连接网络及其在油田产量预报中的应用

摘要：

对于具有生物“成长”历程的系统，提出一类新的“成长”函数型连接神经网络预报模型和递推Gauss-Newton学习算法，这种新型网络和学习算法，具有学习训练速度较快，预报精度高的特点，在油田产量预报问题中得到成功的应用。这表明该文方法的有效性。

关键词： 神经网络 函数型连接网络 油田系统 预报模型 产量预报

作者: 任伟健 陈广义 刘铁男 于镝 张长江

作者单位: 大庆石油学院自控系(黑龙江安达)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全球智能控制与自动化大会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 1055～1058

在线出版日期: 2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）