10.3963/j.issn.1674-4861.2001.z1.027
RBF神经网络在油田累计产量系统的建模和预测中的应用
在k-mains聚类分析方法的基础上,提出一种新的聚类方法,将其与最小二乘法相结合,不仅提高了RBFNN模型的精度和运算速度,而且可以动态的决定RBFNN的结构.在此基础上,提出了对RBF中心建模的方法,并将其应用于油田累计产量系统的建模和预测,结果表明这些方法是有效而适用的.
径向基函数神经网络、聚类分析、最小二乘法
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TP18(自动化基础理论)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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