庞跃武
- 作品数：5 被引量：5H指数：1
- 供职机构：东北石油大学更多>>
- 发文基金：中国石油科技创新基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程更多>>
- 基于智能计算的油田开发系统仿真模型及算法研究
- 油田开发是一个复杂的非线性动态系统,涉及油田开发与地质研究、开采过程模拟分析、油层生产状况判别等多方面的内容。由于地下油藏在形成过程中受复杂的地质沉积环境以及物理、化学条件的影响和约束,各种变量之间的作用关系十分复杂。目...
- 庞跃武
- 关键词：系统仿真油田开发油藏地质系统辨识进化算法
- 文献传递
- 一种过程支持向量机模型及其若干理论性质被引量：1
- 2011年
- 针对时变信号模式分类问题,建立一种过程支持向量机模型.该模型的输入为时变函数,通过核函数变换将动态模式映射到高维特征空间,经过学习训练集中函数样本类别特性,自适应提取动态模式的过程特征,直接分类辨识时变信号.证明过程支持向量机与单隐层前馈过程神经元网络的二分类能力等价;将复杂的动态模式集合非线性地映射到高维特征空间,提高动态模式的可分性;传统支持向量机是过程支持向量机的一种特例等理论性质.
- 许少华庞跃武王兵
- 关键词：过程支持向量机核函数支持向量机
- 一种面向系统状态参数预报的过程神经网络模型及其算法
- 2011年
- 为解决难以用确定机理模型描述的非线性系统状态预报问题,提出一种基于过程神经网络的预报模型及其算法.利用过程神经网络对动态系统的非线性映射机制和直接辨识建模能力,面向系统状态参数预测,建立一种反映系统过程模态特征变化的过程神经网络模型,分析模型的预测机制,给出相应学习算法.为弥补实际采样数据不足及提高数据信息利用率,利用相空间重构方法构造过程神经网络训练函数样本集.以油田开发井组采油速度状态变化预报为例,通过实验验证模型和算法的有效性.
- 庞跃武许少华
- 关键词：非线性系统过程神经网络学习算法采油速度
- 一种基于过程神经网络的动态系统控制信号求解模型和算法被引量：3
- 2012年
- 针对非线性动态系统控制问题,提出了一种基于过程神经网络的控制信号求解模型和算法。利用过程神经网络对动态系统时变输入/输出信号的非线性映射机制和对系统过程模态特征的自适应提取能力,建立基于过程神经网络的辨识模型;然后根据所建立的辨识模型、系统控制结构和状态参数之间的关系,构建可满足系统信息传递约束关系的控制信号求解模型。分析了过程神经网络控制模型的信息处理机制,给出了基于GA与LMS相结合的优化求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性。
- 许少华庞跃武何新贵
- 关键词：动态系统过程控制过程神经网络
- 一种模糊推理过程神经网络及其应用研究被引量：1
- 2012年
- 针对带有过程性模糊信息或动态领域规则的时变信息处理问题,提出一种模糊推理过程神经网络.该模型将模糊过程推理规则与数值型过程神经网络的动态信息处理机制相结合,将推理规则表示为过程神经元.利用过程神经网络的学习性质来实现对过程性定量与定性混合信息的自适应处理.分析了模糊推理过程神经网络的信息处理机制,并给出了相应的学习算法.以抽油机平衡诊断为例,实验结果验证了所提出模型和算法的有效性.
- 许少华庞跃武何新贵
- 关键词：学习算法实际应用
