本发明公开了一种基于小波神经网络的页岩油压后返排率预测方法,包括以下步骤:将样本分为训练样本和测试样本;确定输入参数、输出参数,并对输入参数进行归一化处理;计算预测网络输出及预测网络输出、期望输出之间的误差;修正网络权值和小波函数参数,继续计算预测网络输出,直至误差满足要求;测试样本检验网络预测精度;用训练好的小波神经网络进行返排率的预测。本预测方法有更强的学习能力,收敛速度更快,精度更高;同时,本发明将地质参数、工程参数、返排制度考虑在内,更加符合页岩油藏开发特点。
声明:
“基于小波神经网络的页岩油压后返排率预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)