【摘 要】
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随着油田开发的不断深入,为保证企业在稳产的前提下取得较好的生产效益,急需对油田措施进行合理规划。油田措施规划的关键是建立科学合理的规划预测模型。目前常用的均为固定
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随着油田开发的不断深入,为保证企业在稳产的前提下取得较好的生产效益,急需对油田措施进行合理规划。油田措施规划的关键是建立科学合理的规划预测模型。目前常用的均为固定数学模型,预测精度低。措施效果预测的本质是一个复杂的非线性系统建模问题,数据挖掘中的人工神经网络具有高度的非线性映射能力,能够较好的解决这类问题。本文在对BP算法进行了深入研究并作了适当改进后,建立了高精度措施规划预测模型,并以该模型为基础对油田措施效果进行预测,取得了较好的效果。在研究过程中,针对遗传算法存在早熟及稳定性差等问题,提出了基于非线性调整的自适应遗传算法(NLSAGA),对交叉算子和变异算子进行了优化,实现了交叉率和变异率的非线性自适应调整;针对传统的BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小等缺点,提出了基于跳跃梯度的LMBP算法,给出了局部极小点的判断条件及梯度增加的速率等规则。然后提出了综合利用NLSAGA的全局寻优能力和LMBP算法的快速收敛能力改进学习算法并优化网络结构的两种策略。最后利用已有的实验数据样本训练神经网络,验证了本文提出的预测模型,结果显示基于NLSAGA-LMBP2算法建立的模型预测精度更高。
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