中国石油天然气集团公司科技项目(2001-6-1)
- 作品数：4 被引量：157H指数：4
- 相关作者：夏克文李昌彪沈钧毅宋建平刘宏杰更多>>
- 相关机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：中国石油天然气集团公司科技项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学石油与天然气工程更多>>
- 一种基于计算智能的油气层识别方法被引量：9
- 2005年
- 油气层识别是测井解释的一项主要任务,现今采用基于统计学理论的常规识别方法本身存在不少缺点因而在应用中无法取得理想的效果。为此提出了一种基于粗集和神经网络的智能识别方法,先用粗集理论约简样本信息,然后采用带有非线性连接权的神经网络来识别油气层。通过塔里木油田实际油井的应用,结果表明这种识别方法的准确率远高于常规方法,且效果显著。
- 夏克文沈钧毅李昌彪
- 关键词：连接权粗集理论识别方法油气层油井塔里木油田
- 用于油水层识别的一种简化的神经计算方法被引量：6
- 2006年
- 在油水层识别中,单纯使用神经计算存在因输入信息空间维数较大而使网络结构复杂、训练时间长,以及因冗余属性使网络拟合精度不高等缺点,为此基于属性约简和最优化原理提出一种简化的神经计算方法,主要包括基于粗糙集的样本属性约简算法,基于LM方法的稳定学习算法,以及基于黄金分割的隐含层节点数确定的优化算法等。仿真试验和实际应用表明,这种简化的神经计算方法不仅满足识别系统的精度要求,而且起到节省成本、提高处理速度等功效,在油水层识别中效果显著。
- 夏克文李昌彪刘宏杰沈钧毅
- 关键词：神经计算油水层识别属性约简
- 前向神经网络隐含层节点数的一种优化算法被引量：137
- 2005年
- 由于前向神经网络隐含层节点数的确定尚无理论依据,为此提出一种基于黄金分割原理的优化算法,首先确定网络隐含层节点数频繁出现的区间范围;将网络总误差作为试验结果,然后利用黄金分割法搜索其区间中的理想数值;兼顾高精度的需要,将隐含层节点数频繁出现的区间作拓展,可以求得逼近能力更强的节点数。算法分析和仿真例子表明,此优化算法是切实可行的,不仅能找到理想的隐含层节点数,而且能起到节省成本、提高搜索效率等功效。
- 夏克文李昌彪沈钧毅
- 关键词：前向神经网络黄金分割优化算法前向神经网络优化算法节点数隐含层搜索效率
- 利用RBF神经网络自适应调整算法预测储层产能被引量：9
- 2006年
- 传统径向基(RBF)神经网络的基函数宽度值都由经验公式确定或人为选取,没有考虑误差分布情况,所以在应用中常常效果不够理想。为此本文以最近邻距离算法为基础提出一种改进的RBF神经网络算法,能够自适应地调整基函数中心点宽度值以达到高精度、快速逼近样本的目的。在石油储层产能的预测中,首先对样本信息进行属性约简、预处理;然后在网络学习训练中通过计算输入样本的RBF神经网络的中心点值,再确定RBF神经网络基函数的宽度值,直到满足系统精度为止;最后用训练好的网络来进行储层产能预测。仿真结果表明,改进的RBF神经网络算法应用效果显著,不仅比传统RBF神经网络算法拟合精度高,而且收敛速度快。
- 李昌彪宋建平夏克文
- 关键词：径向基神经网络自适应调整
