教授 博士生导师 硕士生导师
性别：男
毕业院校：大连理工大学
学位：博士
所在单位：Faculty of Management and Economics
学科：管理科学与工程
投资学
会计学
办公地点：大连理工大学经济管理学院
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发布时间：2019-03-10
论文类型：期刊论文
发表时间：2010-06-15
发表刊物：中国人口.资源与环境
收录刊物：CSSCI、CSCD、ISTIC、PKU
卷号：20
期号：6
页面范围：41-46
ISSN号：1002-2104
关键字：BP神经网络 储量价值 主成分分析 价值评价
摘要：在广泛选取原始指标的基础上,从可采储量、油气价格、开发投资、经营成本4个方面,构建了基于主成分分析法的油气储量价值等级划分指标体系,建立了基于BP神经网络的油气储量价值等级划分模型,并对胜利油田的数据进行实证分析.本文的创新及特色一是通过用7个主成分保留了95%的原始信息建立指标体系,避免了指标闻相关性对后期评价的影响,提高了后期评价的准确性.二是透过设置初始权重、学习率、动态系数等参数使基于BP神经网络的油气储量价值等级划分模型的精度高达96.61%,避免了传统评价中模糊随机因素和人为主观因素的影响,提高了评价的准确性和科学性.结果表明,采收率、储量丰度、储量规模、储层埋深、凝固点等5个指标是影响油气储量价值等级的关键因素.储量价值越离,采收率越大、储量规模越大、储量丰度越大、储层埋深越小、凝固点越低.
