Bayesian regularization BP Neural Network model for predicting oil-gas drilling cost

机译：贝叶斯正则化BP神经网络模型预测油气钻探成本

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Oil-gas drilling cost is an important indicator which reflects the economic benefit of oilfield enterprise. Following taking the characteristics of oil-gas drilling cost which belongs to subsidiary of CNPC (China National Petroleum Corporation) into account, determinants concerning oil-gas drilling cost are identified. Bayesian Regularization Back Propagation Neural Network (BRBPNN) is proposed to predict oil-gas drilling cost. Through comparing with Levenberg-Marquardt Back Propagation, Momentum Back Propagation, Variable Learning Rate Back Propagation models in terms of prediction precision, convergence rate and generalization ability, the results exhibit that BRBPNN has better comprehensive performances. Meanwhile, results also exhibit that BRBP model has the automated regularization parameter selection capability and may ensure the excellent adaptability and robustness. Thus, this study lays the foundation for the application of BRBPNN in the analysis of oil-gas drilling cost prediction.

机译：油气钻井成本是反映油田企业经济效益的重要指标。考虑到属于中国石油天然气集团公司（中国石油天然气集团公司）子公司的油气钻探成本的特点，确定了涉及油气钻探成本的决定因素。提出了贝叶斯正则化反向传播神经网络（BRBPNN）来预测油气钻探成本。通过与Levenberg-Marquardt反向传播，动量反向传播，可变学习率反向传播模型的预测精度，收敛速度和泛化能力进行比较，结果表明BRBPNN具有更好的综合性能。同时，结果还表明，BRBP模型具有自动正则化参数选择能力，可以确保出色的适应性和鲁棒性。因此，本研究为BRBPNN在油气钻井成本预测分析中的应用奠定了基础。

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来源
《2011 International Conference on Business Management and Electronic Information》|2011年|p.483-487|共5页
会议地点
作者
Zhao Yue; Zhao Songzheng; Liu Tianshi;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类企业现代化管理;
关键词
BP neural network; Bayesian regularization; Oil-gas drilling cost prediction;

机译：BP神经网络;贝叶斯正则化;油气钻探成本预测;

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