基于PCA的遗传神经网络在套损预测中的应用

为有效预测套损发生,掌握油水井套管的状况,减小套损所带来的损失,基于大庆油田南一区井网的现有资料,综合分析采集到的各种因素,建立了基于主成分分析的遗传神经网络模型。该模型首先对原始数据进行主成分分析,并将得到的主成分作为神经网络的输入,然后用遗传算法确定了网络的最佳初始权值和阈值,最后用神经网络进行预测。结果表明,该方法油井和水井的预测准确率分别达85%和82. 5%,证明经过主成分分析和遗传算法优化的BP神经网络的准确性和可靠性。