《表3 替代模型参数统计表单位：个》

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《基于机器学习方法的海洋天然气水合物水平井降压开采模拟—优化耦合模型》

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利用前述750组样本的输入输出数据作为替代模型的数据库，随机抽取600组为训练样本、150组为检验样本，通过MATLAB基础平台编写径向基函数调用程序，对径向基函数人工神经网络进行训练。在训练过程中，将降压幅度、开采时间、水平井段长度、布井位置作为替代模型的输入变量，再分别将甲烷累计产气量和海底面沉降量作为替代模型的输出变量，进而建立起两个替代模型，其中替代模型2的输入变量不包括水平井段长度（表3），两个模型训练目标绝对误差均为0.001。