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油藏系统函数型连接神经网络辨识方法
引用本文:陈惟岐,刘劲涛.油藏系统函数型连接神经网络辨识方法[J].吉林大学学报(信息科学版),2006,24(6):624-628.
作者姓名:陈惟岐  刘劲涛
作者单位:大庆石油学院,秦皇岛分院,河北,秦皇岛,066004;天津大学,管理学院,天津,300072
基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目(TF2005-26)
摘    要:为实现油田生产管理和决策的现代化,使地层参数估值具有全局最优性,在研究油井井底压力分布的描述和有关地层参数辨识问题的基础上,提出了一种由二阶学习算法与GA(Genetic A lgorithm)构成的新型混合遗传算法,并给出一种新型神经网络。该网络把级数中的函数看成非线性神经元,建立油藏系统的函数型连接人工神经网络模型。由系统辨识理论中的F检验法确定网络模型的结构参数n,用二阶学习算法和新型GA交替辨识网络模型的权系数v和地层参数θ。应用表明,采用上述方法建模精度高,模型的平均相对误差在1%以内,并能求出地层参数的全局最优估值。

关 键 词:系统辩识  函数型连接神经网络  二阶学习算法  遗传算法  收敛性
文章编号:1671-5896(2006)06-0624-05
修稿时间:2006年2月3日

Identification Method of Functional Link Nets for Oil Reservoir Systems
CHEN Wei-qi,LIU Jin-tao.Identification Method of Functional Link Nets for Oil Reservoir Systems[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2006,24(6):624-628.
Authors:CHEN Wei-qi  LIU Jin-tao
Abstract:
Keywords:system identification  functional link nets  second order learning algorithms  genetic algorithms  convergence
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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