申请/专利权人：中国石油天然气股份有限公司

申请日：2021-04-27

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN113240161B

主分类号：G06Q10/04

分类号：G06Q10/04;G06Q10/0637;G06Q50/02;G06N3/0499;G06N3/084;G06N3/088

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.14#授权;2021.08.27#实质审查的生效;2021.08.10#公开

摘要：本发明实施例公开了一种净现值预测模型建立方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：基于分散断块油田开发数据库对反向传播神经网络模型进行训练，生成初始净现值预测模型，并确定初始净现值预测模型的网络参数及MAPE；重复基于分散断块油田开发数据库对反向传播神经网络模型进行训练的操作N次，得到对应的N个初始净现值预测模型对应的网络参数及MAPE；基于帝国竞争算法对N组网络参数及MAPE进行优化，直至剩余一组最优的网络参数，并将最优的网络参数返回至反向传播神经网络模型中，生成目标净现值预测模型。通过本方案，提高了分散断块油田群的净现值的预测精度和效率，实现了对分散断块油田群的客观、准确评价。

主权项：1.一种分散断块油田的净现值预测模型建立方法，其特征在于，包括：获取分散断块油田开发数据库；其中，所述分散断块油田开发数据库中包含至少两个分散断块油田对应的开发数据，所述各个分散断块油田对应的开发数据包括所述分散断块油田的开发净现值及指标参数；基于所述分散断块油田开发数据库对反向传播神经网络模型进行训练，生成初始净现值预测模型，并确定所述初始净现值预测模型的网络参数及基于所述初始净现值预测模型预测的净现值的绝对平均误差百分比MAPE；重复基于所述分散断块油田开发数据库对反向传播神经网络模型进行训练的操作N次，得到对应的N组初始净现值预测模型对应的网络参数及MAPE；基于帝国竞争算法对N组网络参数及MAPE进行优化，直至剩余一个最优的网络参数，并将所述最优的网络参数返回至所述反向传播神经网络模型中，生成目标净现值预测模型；其中，所述最优的网络参数对应的MAPE最小；其中，确定基于所述初始净现值预测模型预测的净现值的绝对平均误差百分比MAPE，包括：基于所述初始净现值预测模型预测所述分散断块油田开发数据库中各个开发数据对应的第一预测净现值；基于所述第一预测净现值及所述分散断块油田开发数据库中的开发净现值，计算所述初始净现值预测模型预测的净现值的MAPE。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国石油天然气股份有限公司 净现值预测模型建立方法、装置、存储介质及电子设备

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