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基于UKF神经网络的抽油机采油过程演化建模
文献类型：会议
作者单位：重庆科技学院电气与信息工程学院 重庆科技学院科研处 西安石油大学 重庆科技学院电气与信息工程学院 西安石油大学
会议名称：2014油气藏监测与管理国际会议（2014ICRSM)
会议日期：2014-08-11
会议地点：中国北京
语 种：中文
摘 要：抽油机采油过程建模对于其工艺操作变量优化、技术决策指导具有重要意义。常规的人工神经网络静态建模方法,由于缺乏对操作变量与内部状态变量对目标性能综合影响的考虑,不能有效描述复杂非线性、时变的抽油机采油过程。为此,本文在神经网络建模过程中引入卡尔曼滤波思想,利用无迹卡尔曼滤波实时更新神经网络模型的权重,从而获得能有效跟踪抽油机采油过程工况变化的模型。使用某油田某2口井的1520组数据作为案例,以冲次、
关 键 词：无迹卡尔曼滤波 神经网络 演化建模 抽油机采油过程
分 类 号：TE933.1]
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