一种MPSO-BP-RBF网络模型及其在石油储层预测中的应用

• 作者: 於世为 诸克军 郭海湘
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 经济
• 关键词: 混合编码 粒子群算法 自构建 RBF网络 储层预测
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 页码范围: 129-135
• 分类号: F830.49
• 字数: 4664字
• 语种: 中文

摘要

为适应复杂油气储集层非均匀性、非线性及不确定性的响应特征,提高储层预测精度,采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习模型.该模型中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数的个数及相关参数(中心,宽度,输出层权值)进行编码.同时,设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单.应用于储层预测实践中,相对于RBF其他学习算法,该算法隐节点少,精度高,泛化能力强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭海湘	中国地质大学经济管理学院	62	539	14.0	20.0
2	诸克军	中国地质大学经济管理学院	103	877	16.0	24.0
3	於世为	中国地质大学经济管理学院	18	121	7.0	10.0