油田产量预测系统：灰色GM-BP模型与翁氏旋回法的应用

"油田产量趋势预测系统设计与实现" 在油田产量预测领域，理解和掌握石油产量的变化趋势至关重要。本文由姚纪明和郭文学共同撰写，他们应用了深度的理论研究和实践经验，结合了数学建模与人工智能算法，设计并实现了这样一个系统。论文提及的核心知识点包括： 1. 修正的灰色GM(1,1)模型：灰色系统理论是一种处理不完全信息系统的建模方法。GM(1,1)模型是灰色系统理论中最基本的单变量预测模型，通过生成和校正原始数据序列来预测未来的趋势。修正的GM(1,1)模型则是对原模型的改进，提高了预测精度，尤其适用于非线性系统的预测。 2. BP人工神经网络：BP（Backpropagation）神经网络是多层前馈神经网络的一种，用于解决非线性问题的优化。在油田产量预测中，BP网络可以学习和模拟复杂的输入-输出关系，对多个影响因素进行综合考虑，从而提高预测的准确性。 3. 翁氏旋回模型：翁氏旋回模型是地质学中用来描述地质时间序列演变规律的模型，常用于预测地质资源的长期趋势。在油田产量预测中，这种模型可以分析产量随时间的周期性变化，对中长期的产量趋势做出预测。 4. 系统设计与实现：预测系统是在Windows环境下开发的，使用Visual C++ 6.0作为前端开发工具，这是一款强大的C++编程环境。通过ADO（ActiveX Data Objects）技术，系统能够与ACCESS数据库进行交互，存储和处理大量数据。面向对象的编程方法使得代码结构清晰，易于维护和扩展。 5. 数据库管理：ACCESS数据库是微软公司提供的轻量级数据库管理系统，适合小型到中型的应用。在本系统中，它被用来存储和管理影响油田产量的各种参数和历史数据，为预测模型提供数据支持。 6. 石油产量预测的关键因素：论文强调了影响石油产量的多种因素，这些因素可能包括地质构造、开采技术、设备状态、市场供需等。通过分析这些因素，系统能更准确地预测产量波动。 7. 关键词：文章的关键词揭示了研究的核心内容，包括石油生产、预测、计算机软件和数据库，这些都是实现油田产量预测系统不可或缺的组成部分。 这个系统设计旨在通过科学的预测方法，结合实际的油田运营数据，帮助决策者了解未来的产量趋势，以便制定更有效的生产和管理策略。这样的系统不仅提升了预测的准确性，也对优化油田的经济效益有着显著的促进作用。