基于快速、 高精度遗传算法神经网络的薄互储层参数预测
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大庆石油学院 测控技术与仪器教研室, 黑龙江 安达 151400

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    摘要:

    针对传统遗传算法(GA )和人工神经网络BP 算法各自存在的不足, 引入自适应机制的浮点数
    编码的遗传算法, 并将其与BP 网中的梯度下降法相结合, 进行混合交互运算, 形成 GA 2 BP 混合算法。
    该算法使网络具有较快的收敛速度和较高的逼近精度, 能较好地解决综合多种地震信息进行薄互储层
    参数预测的精度和收敛速度问题, 并通过实例验证了此方法的正确性和实用性。

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    引证文献
引用本文

田景文, 高美娟.基于快速、 高精度遗传算法神经网络的薄互储层参数预测[J].控制与决策,2002,17(5):599-603

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  • 在线发布日期: 2002-09-20
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