典型文献
基于ARIMA-GRNN模型的油井产量动态预测
文献摘要：
针对目前油井产量预测模型准确度不高的问题,建立基于ARIMA-GRNN算法的高效时序预测模型,采用ARIMA模型对产量序列的线性部分进行预测,计算预测值与真实值的残差.通过构建GRNN模型形成残差补偿器,获得油井产量的组合模型预测值.预测结果表明,ARIMA模型、GRNN模型和组合模型的平均相对误差分别为15.65％、35.45％和3.43％,其中组合模型的预测精度最高,可有效解决ARIMA模型滞后性和中远期预测较差的问题.研究结果可为油井后续开发方案的确定提供理论依据和实际参考.
文献关键词：
自回归差分移动平均模型(ARIMA);广义回归神经网络(GRNN);油井产量;趋势;动态预测
中图分类号：
作者姓名：
徐海萍
作者机构：
中国石油天然气股份有限公司华北油田分公司第二采油厂,河北 霸州 065700
文献出处：
引用格式：
[1]徐海萍-.基于ARIMA-GRNN模型的油井产量动态预测)[J].世界石油工业,2022(01):64-69
A类：
自回归差分移动平均模型
B类：
ARIMA,GRNN,油井产量,动态预测,产量预测,时序预测模型,真实值,残差补偿,补偿器,组合模型预测,平均相对误差,滞后性,中远期,远期预测,开发方案,广义回归神经网络
AB值：
0.296881
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