一类“成长”函数型连接网络及其在油田产量预报中的应用

摘要

对于具有生物“成长”历程的系统，提出一类新的“成长”函数型连接神经网络预报模型和递推Gauss-Newton学习算法，这种新型网络和学习算法，具有学习训练速度较快，预报精度高的特点，在油田产量预报问题中得到成功的应用。这表明该文方法的有效性。