混沌遗传算法——一种用于油气预测的新方法

• 作者: 张惠珍 王山山 马良
• 来源期刊: 石油地球物理勘探
• 关键词: 油气预测 BP神经网络 遗传算法 变尺度混沌算法
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 651-655
• 页数: 5页
• 分类号: P631
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-7210.2006.06.009

摘要

本文讨论利用BP网络进行储层油气预测的缺陷和遗传算法优化神经网络连接权的局限性,通过融合变尺度混沌搜索策略的思想,构成一种新的混合遗传算法--混沌遗传算法.此法不仅能对遗传算法的初始种群进行优化,筛选出优化种群,而且可对遗传学习过程进行优化,从而明显减少了遗传算法的搜索空间,提高了遗传算法优化神经网络初始权值的计算效率,改善了遗传算法的性能.此法充分利用了变尺度混沌优化算法和遗传算法的各自优点.将此新方法用于储层油气预测,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马良	上海理工大学管理学院	254	3597	28.0	49.0
2	张惠珍	上海理工大学管理学院	86	662	16.0	23.0
3	王山山	成都理工大学信息工程学院	14	117	5.0	10.0