基于量子差分进化算法的油田水淹层识别方法

• 作者: 张晓雷
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 量子差分进化 非线性回归 水淹层识别
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与仿真
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3083字
• 语种: 中文

摘要

为提高水淹层识别精度及识别效率,本文提出一种基于量子差分进化算法的识别方法.首先根据样本数据建立非线性回归模型,然后采用差分进化算法优化模型参数.方法简单直观,物理概念清楚.以大庆油田实际水淹层数据进行仿真,结果表明该方法的正确识别率比BP神经网络有15％的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓雷		6	35	2.0	5.0