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摘要
钻井成本预测在油气钻井企业成本管理体系中具有重要地位,有助于成本分析与成本控制工作的顺利开展,控制钻井成本过快增长。提出了利用极限学习机对油气钻井成本进行预测,为了寻求全局最优解,整体提高算法的泛化性能,将差分进化算法用于极限学习机的权值优化,即构建DE-ELM模型用于中国石油某公司某区块钻井作业成本的预测。实验结果表明,DE-ELM在预测钻井成本过程中,在精确度方面要优于单纯的极限学习机算法,验证了其应用于钻进成本预测的有效性。
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钻井成本预测在油气钻井企业成本管理体系中具有重要地位,有助于成本分析与成本控制工作的顺利开展,控制钻井成本过快增长。提出了利用极限学习机对油气钻井成本进行预测,为了寻求全局最优解,整体提高算法的泛化性能,将差分进化算法用于极限学习机的权值优化,即构建DE-ELM模型用于中国石油某公司某区块钻井作业成本的预测。实验结果表明,DE-ELM在预测钻井成本过程中,在精确度方面要优于单纯的极限学习机算法,验证了其应用于钻进成本预测的有效性。
