TY -的A2 Leiviska Kauko盟——秦,桑海盟——刘,建议非盟-杨,新平AU -李,益阳盟——张总裁盟——刘Zhibin PY - 2021 DA - 2021/08/27 TI -重油生产混合数据驱动的智能预测模型SP - 5558623六世- 2021 AB -很难确定的主要控制因素由于复杂的油藏地质条件,包括高粘度原油广泛的变化,生产的巨大差异之间不同的恢复方法。在这种背景下,主要控制因素的石油产量在不同的恢复方法进行了分析,获得了基于先验的算法。重油产量的预测是面对问题,如预测精度低和数据使用不足。因此,一种新颖的智能模拟和数据驱动的重油产量的预测模型和时变特征,建立了基于微分模拟,机器学习,和智能优化理论,克服了缺陷的非线性,多因素,拟合精度低的重油开发的动态数据。重油生产时变仿真模型的参数识别的最小二乘支持向量机(LSSVM)实现智能预测的生产。数值实验表明,新型智能模拟和预测模型的预测结果优于BP神经网络模型和GM (1, N)模型。这项研究提供了一个新颖可行的数据驱动的重油产量预测的方法,它可以有助于进一步研究数据驱动的重油产量。SN - 1024 - 123 - 2021/5558623 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2021/5558623——摩根富林明——数学问题在工程PB - Hindawi KW - ER