【摘 要】
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针对非线性动态系统分阶段指标预测问题,提出了一种基于级联过程神经元网络和相空间重构技术的动态预测模型和方法。考虑实际系统各个变量在运行过程中不同阶段可能具有不同
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针对非线性动态系统分阶段指标预测问题,提出了一种基于级联过程神经元网络和相空间重构技术的动态预测模型和方法。考虑实际系统各个变量在运行过程中不同阶段可能具有不同的作用关系和信息变换机制,以及各阶段系统状态的连续性,采用若干过程神经元子网络构成级联结构建立系统动态预测模型;同时,为弥补实际采样数据的不足和提高数据信息的利用率,利用相空间重构理论构造训练样本集。给出了预测模型的信息处理机制和学习算法,以油田开发三次采油过程仿真为例,实验结果验证了模型和方法的有效性。
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