油藏系统函数型连接神经网络辨识方法研究

摘要：

一些油藏系统的偏微分方程模型,经过变换能化为非线性函数项级数,级数的每一项均为地层参数θ的复杂非线性函数.地层参数是试井解释的依据,因而要求其估值应具有全局最优性,又因上述函数为多峰函数,在极值点处关于θ的变化很敏感,使问题更为困难,现有迭代法均未奏效.为了解决了这个问题,提出了一种新型混合遗传算法.实际应用表明,用上述方法建模具有很高的精确度,模糊的平均相对误差在1%以内,并且能求出地层参数的全局最优估值.

关键词：系统辨识、函数型连接神经网络、二阶学习算法、遗传算法、收敛性

所属期刊栏目：14

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：黑龙江省自然科学基金TF2005-26

在线出版日期：2009-08-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：29-32