一种立井井筒非采动破裂的Matlab神经网络预测方法
基于神经网络模型的水平井破裂压力预测方法
第 55 卷第 1 期2024 年 1 月中南大学学报(自然科学版)Journal of Central South University (Science and Technology)V ol.55 No.1Jan. 2024基于神经网络模型的水平井破裂压力预测方法马天寿1，张东洋1，陈颖杰2，杨赟3，韩雄3(1. 西南石油大学 油气藏地质及开发工程全国重点实验室，四川 成都，610500；2. 中国石油西南油气田分公司 致密油气勘探开发项目部，四川 成都，610056；3. 中国石油川庆钻探工程有限公司 钻采工程技术研究院，四川 广汉，618300)摘要：破裂压力是井身结构设计的基础依据，也是水力压裂设备选型和方案设计的基础参数，通常采用测井解释获取破裂压力剖面，但其存在参数准确获取难、计算过程繁琐、普适性较差、计算精度低等问题，机器学习提供了一种解决这些问题的新方法。
为此，以测井数据作为输入参数，采用4种不同的神经网络模型，建立水平井测井数据与破裂压力间的非线性关系，通过测试集预测结果的对比分析，优选出最佳的神经网络模型，并优化模型网络结构和超参数，实现水平井破裂压力的直接预测。
研究结果表明：1) 破裂压力与井斜角、横波时差和纵波时差表现为极强相关性，与井深、岩性密度和补偿中子表现为强相关性，与井径和自然伽马表现为弱相关性；2) 不同组合的测井参数对模型预测结果具有显著影响，最优输入参数为井斜角、横波时差、纵波时差、井深、岩性密度和补偿中子；3) 对比多层感知机、深度神经网络、循环神经网络和长短期记忆神经网络(LSTM)模型，发现LSTM 模型的预测效果最佳；4) 优化了LSTM 模型的网络结构及超参数，优化后破裂压力预测的平均绝对百分比误差为0.106%、决定系数为0.996。
LSTM 模型能够有效构建水平井测井参数与破裂压力之间的非线性关系，可以实现水平井破裂压力的准确预测，对于准确预测破裂压力、简化破裂压力计算过程、推广机器学习在石油工程领域的应用具有重要的作用。
基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统
与
冲
击
Ｖｏ １ ． ３ ７， Ｎｏ ． ６
ＮＯ Ｖ．， ２ Ｏ１ ７
２ ０ １ ７年 １ １月
Ｅ ＸＰ Ｌ０Ｓ １ ０Ｎ ＡＮＤ Ｓ Ｈ ＯＣＫ Ｗ ＡＶＥＳ
基 于 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ和 Ｂ Ｐ神 经 网络 的爆 破 振 动预 测 系统
施建俊 ， 李庆亚， 张 琪， 卫 星， 王 辉
中央 高 校 基 本 科 研 业 务 费 专项 基 金 项 目（ Ｆ Ｒ Ｆ － ＴＰ － １ ５ — ０ ４ １ Ａ３ ） 第一作者 ： 施建俊 （ １ ９ ７ ６ 一 ） ， 女， 博士 ， 副教授 ， ｋ ｅ ｙ ａ ｎ ＠ｃ ｅ ￥ ． ｕ ｓ ｔ ｂ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ 。
（ 北京科技大学土木 与资源工程学院 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘要 ： 爆 破 振 动 预 测 是 一个 复 杂 的 非 线 性 问题 ， 可应用非线性功能强大的 Ｂ Ｐ神 经 网络 技 术 来 解 决 ， 但由
于其数值计算量大 、 可操作性不强等特点 ， 在 实 际 工 程 中 应 用 困难 。 为 了 解 决 该 问 题 ， 本 文 中 将 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ程 序 的强 大 计 算 能 力 与 Ｖ Ｂ 的友 好 界 面相 结 合 ， 利用 Ａ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ Ｘ 自动 化 技 术 和 Ｂ Ｐ神 经 网 络 算 法 ， 开发 得 到爆 破 振 速 峰 值 预 测 系 统 。该 预 测 系统 可根 据各 工 程 实 际 情 况 选 取 影 响 爆 破 振 动 的 主 要 因素 作 为 输 入 参 数 ， 以预 测 爆 破 振 速 峰 值 。通 过 在 北 京 市 昌平 线 暗 挖 区 间 隧 道 工 程 中 的应 用 表 明 ： 该 预 测 系 统 在 实 际工 程 中使 用 方 便 ， 操 作 简单 ， 预测精度高 ， 人 机 交互 界 面 友 好 。 关 键 词 ：Ｖ Ｂ； Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ； Ｂ Ｐ神经 网 络 模 型 ； 爆破振动 ； 预 测 系 统
神经网络在钻井动态预测中的应用
神经网络在钻井动态预测中的应用周蕾编译周开吉审校摘要井底钻具组合（BHA）及钻头动态行为的实时监控，是提高钻井效率的重要因素。
这样可使司钻避免有害的钻柱振动，通过周期性地调整各种地面控制参数（例如大钩荷载，转速，流速及泥浆性能）而保持最优的钻进状态。
本文论述了采用神经网络来建立非线性,多输入/输出钻井系统模型。
这个模型为司钻提供量化的适当修正措施以使系统处于优化钻井状态。
神经网络模型的建立,采用油田测试的钻井动态资料。
油井测试包括了在不同岩层钻进时的各种测试。
基础模型的训练和调谐使用了钻进时实时记录的地面及井下动态数据。
BHA的动态测量数据由井下振动传感器获取。
这些数据，代表修正地面控制参数产生的影响,记录在井下工具的内存里。
这个测试数据集合中具有代表性的部分，连同相应的输入/输出数据集合，用来建立和训练这个模型。
测试的结果是肯定的：神经网络所预测的BHA动态行为和实际测量相当符合。
此外，测试确立了准则以选取最重要的输入/输出参数，并选取建立训练这一模型的代表性数据。
这个分析演示了一种模拟、预测复杂多参数钻井系统动态行为的可靠方法。
这种方法可能成为传统的分析或直接数值模型的替代者。
它的应用可以扩展到钻井动力学以外，而应用到钻井控制和优化这些领域。
关键词：神经网络井下钻具组合（BHA）动态预测控制参数钻井系统模型优化译自 SPE 56442引言钻井力学革命性的一步是智能井下振动“随钻测量”工具的发展和引入。
这些先进的工具实时地测量井下钻柱振动并传送主要的信息给司钻。
通过使用MW D工具而形成闭环钻井系统，这一革新性概念最初是由Hut chi nso n等人提出的。
Hesig 等人以油田现场的成果,发展和支持了这一概念。
这个方法的基本想法是实时地提供给司钻井底钻头和BHA的行为信息。
带有多个传感器的随钻测量工具获取并处理测量的数据,产生可以量化振动是否导致钻井故障的诊断参数。
这些参数通过自动测量记录立即传送到地面。
神经网络技术在钻井工程事故预测、预报中的应用
・
２ ・ ８
录 井 工 程
２０ ０ ７年 ３月 ・ Nhomakorabea软
件 ・
神 经 网络 技 术 在 钻 井 工程 事 故 预 测 、 预报 中 的应 用
韩 性 礼
（ 上海 神 开石 油化 工 装 备 集 团 公 司 石 油科 技 工 程 有 限 公 司研 究 所 ）
神 经 网络 识别 工程 事 故 发 生 的实 质 ， 通 过选 择 适 是 当的神经 网络模 型 ， 近实 际系 统 的 动态 过 程 。若 逼
性 进 展 。一 方面 实体 模 型 的建 立 比较 困难 ， 费 也 花 很大， 同时实 体模 型 不 能 准确 反 映 各 种 复杂 地 层 钻 井 条件 下 的演变情 况 ； 另一方 面 ， 理论化 的数 值计 算
究 所 副 所 长 ， 事 石 油 仪 器 仪 表 设 计 开 发 工 作 。 通 讯 地 址 ： ０ １４ 上 海 市 浦 东 区 浦 星 路 １６ 从 ２ １１ ７ ９号 。 电 话 ： ０ １ ６ ２ ８ ８ ， 真 ： ０ １ （ ２ ）４９２４ 传 （２ ）
Ｏ 引 言
石油勘 探 的高投 入 和高风 险 以及 发生 工程事 故
带来 的严重 后果 引 起石 油勘 探 工 作 者 的广 泛 关 注 ， 工程事 故预 测 、 报被 提 到 越 来越 重 要 的位 置 。 目 预
报 方法 以及 如何 提高 预报准 确度进 行 了 系统 的分 析
１ １ 基 本 原 理 ．
前 ， 限于通 过 录井 软件 的监 控 和 录井 人 员 加 强 责 局
任 心来 预报事 故 的发生 ， 在这 种情 况下 ， 其预 报 的及
时性 往 往得不 到保 证 。伴随着 计算 机 和网络技 术 的
应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况
应用MATLAB中的BP神经网络诊断抽油机井工况
沐峻丞;檀朝东;孟祥芹;曾霞光
【期刊名称】《中国石油和化工》
【年(卷),期】2010(000)004
【摘要】为了保证采油生产的高效、安全进行,将人工神经网络用于抽油机井故障的自动识别.对现场采集的油井示功图数据预处理后,用MATLAB进行编程,并利用现场数据进行验证.结果表明,神经网络事故诊断系统,对抽油机井工况的识别正确率高,识别效果稳定.将BP神经网络诊断系统应用于抽油机井示功图识别是实现有杆采油系统故障诊断的自动化、智能化的有效方法.
【总页数】3页(P69-71)
【作者】沐峻丞;檀朝东;孟祥芹;曾霞光
【作者单位】中国石油大学(北京),北京昌平,102249;中国石油大学(北京),北京昌平,102249;北京雅丹石油开发有限会司,北京昌平,102200;北京雅丹石油开发有限会司,北京昌平,102200
【正文语种】中文
【相关文献】
1.抽油机井动态控制图在工况管理中的应用 [J], 邓卫东
2.远程诊断抽油机井异常工况 [J], 夏勇
3.基于功率-位移图的调径变矩抽油机井工况诊断新模型 [J], 范喜群;孟红霞;周瑞琦;马海;张凯瑞
4.基于深度学习的抽油机井工况诊断方法 [J], 肖翔
5.基于深度学习的抽油机井工况诊断方法 [J], 肖翔
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遥感技术在延川县地质灾害详细调查中的应用
快速、 准确、 高效开展延川县地质灾害详细调查， 以遥感 技术 为主要手 段 ， 展地质 灾 害详 细调 查 。 开 在本 次试 点调 查 中， 用 高分 辨 率 的 Ｓ ｏ５数 据 ， 选 ｐｔ
进行 了地质灾害解译与信息提取 ， 获取了丰富的地质环 境条件和地质灾害以及承载体信息 ， 为开展地质灾害野 外调查提供 了基础资料 ， 发挥了遥感技术 的先导作用 。 以延 川县 地 质 灾 害详 细调 查 为依 据 ， 遥感 调 查 的 内 从 容、 工作 方法 、 数据 选择 和处理 、 解译 技术方 法及解 译效 果 等方 面论 述 了遥 感 技术 在延 川县 地 质灾 害详 细调 查 中 的应 用 ， 为该技 术方 法和 本次试 点调查 所取得 的经 认 验 可 以在黄 土地 区地质灾 害详 细调查 中推广 和应 用 。 １ 地 质灾 害遥感调 查 的 内容 遥感调查是以遥感数据和地面控制为信息源， 获取 地 质灾 害及 其发育 环境要 素信 息 ， 定滑坡 、 确 崩塌 、 泥石 流 的类 型 、 模及空 间分 布特 征 ， 析 地质 灾 害形 成 和 规 分 发育的环境地质背景条件。本 次地质灾 害遥感调查 的 内容主要包括地质灾害发育环境背景条件 、 地质灾害体 及 承灾 体 ３ 方面 。 个 地质环境条件调查 ： 主要调查与滑坡、 崩塌、 泥石流 等 发育有 关 的地 貌类 型 、 质构造 、 （ ） 地 岩 土 体类 型 、 文 水 地质 现象 和地 表覆 盖等 内容 。
一
设 、 通 、 利工程 活动增 强 ， 交 水 特别是 群众 削坡建 窑等 工 程 活动 中， 为 活动诱 发 的地 质 灾 害 事件 呈 上 升趋 势 。 人 据延 川县 国土局 ２０ ￣２ ０ ０ ０ ０ ７年灾情 资料 ， 截至 ２ ０ ０ ７年 １ Ｏ月底 延 川 县共 发 生 １ 滑坡 、７处 崩塌 、 泥石 ４处 ｌ １处 流灾 害 ， 成 ｌ 造 ３人 死 亡 ， 窑 １ 毁 ８孔 ， 处 路 段 交 通 堵 多 塞 。因此 ， 开展延 川县 １：５万地 质 灾 害详 细 调 查对 减 灾防灾和促进国民经济发展具有重要 的现实意义 。为
基于matlab的改进BP神经网络在油井产液量预测中的应用
人 工神 经 网络技 术具 有较 强 的人工智 能 功能 和
模 拟 多元非 线性 体 系的 能力 ，与传 统 的线性 回归 系
数 相 比较 ， 它不 仅具 备 自适 应 和 自组 织功 能 ， 而且 它
ｗ ｐ ｅ 丌 ｎ ｅ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ￣０ ｉ ｌ ＆Ｇ ａ ｓ Ｆ ｉ ｅ ｌ ｄ ｓ低渗透油气 田 １ ０３
度 下降 的方 式修 正各 层权值 ， 向隐含 层 、 输 入层 逐层 反 传ｌ ７ １ 。周而 复 始 的信 息 正 向传 播 和误 差 反 向传播
过程 ， 是 各层 权值 不 断调整 的过 程 ， 也 是 神经 网络学
习训 练 的过 程 ，此过 程一 直进行 到 网络输 出的误差 降低 到 可 以接受 的程 度或 者预 先设定 的学 习次 数 为
关键 字 ： Ｂ Ｐ神 经 网络 ； ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ； 产 液 量 预 测
为确 保 油 田开 发 过程 中油 井 的高 产 稳 产工 作 ，
对石 油产 量 的预测 是一项 重要 的科 研任 务 。长 庆油
输 入层
田水 平井 技术 为鄂 尔 多斯盆 地致 密油 藏开 发发 挥 了
重要 作 用 ， 使 油藏 中大量 薄 油 层 不可 动 用 的储 量 变 成 可采 储 量Ｉ ｌ Ｉ 。采用 水 平井 技 术 与 同 区域 直 井相 比
传播处 理 过程 ， 由输 出层 向外 界输 出信 息处理 结 果 ． 输 出层 的值取决 于 隐含层 的输 出值 及 隐含层 和输 出
层之 间 的连接权 重 。 当实 际输 出与 期望 输 出不 符 时 ． 便进 入误 差 的反 向传播 阶段 。 误差 通过 输 出层 ， 按梯
学 习过 程 ， 形象 的拓扑 结构 如 图 ｌ 所示， 该 过 程 由信 息 的正 向传 播 和误差 的反 向传 播组 成 。
基于MATLAB的BP神经网络模型在矿井涌水量预测中的应用
式（ ５ ） 。
的 。信 号从 输 入 层 进 入 网络 ， 通 过 隐 含 层 处理 后 传 输 到 输出层 ， 如果 输 出层 的 预 测 值 未 达 到 期 望 精 度 要 求 ， 则 反 方 向传 播 ， 通 过不 断 调 整 网 络 权 值 和 阈值 ， 网络 对 输
入 模 式 响 应 的 正 确 率也 不 断上 升 ｃ ３ ］ 。 Ｂ Ｐ神 经 网 络 模 型 的基 本 算 法 如 下 ： 设 三层 Ｂ Ｐ神 经 网络 ， 其包 含输 入 层 Ｘ、 隐 含 层 Ｈ、 输 出 层 Ｙ， 神 经 元
１ 引 言
矿井 涌水 量 是 指 在 矿 山 建 设 和 生 产 过 程 中单 位 时 间 内 通过 各 种’ 巷 道 和 开 采 系 统 流 人 矿 井 的水 量 ］ 。 准 确 预测 矿 井 涌水 量 不 仅 对 矿 山 的安 全 生 产 至 关 重要 ， 而 且还 关 系 到 设 计 的排 水 方 案 是 否 经 济 、 合 理 的 问题 。 矿 井 井 下 复杂 的水 文 地 质 环 境 给 煤 矿 的 生 产 过 程 中 的 涌 源自和 阈值 进 行 修 正 ：
煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测
煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测刘环宇1,王思敬2,曾钱帮2,胡 波2(11河海大学岩土工程研究所,南京 210098;21中国科学院地质与地球物理研究所,北京 100029)摘要:应用人工神经网络的基本原理,建立了一个基于神经网络的煤矿立井井筒非采动破裂的预测系统,实现了立井井筒破裂预测的智能化。
最后将神经网络预测结果与数值计算结果对比,认为应用人工神经网络对立井井筒破裂时间的预测比较准确、实用。
关键词:立井井筒;非采动破裂;反向传播网络;神经网络预测;数值模拟中图分类号:T D321+11 文献标识码:A 文章编号:100023665(2005)022*******收稿日期:2004206208;修订日期:2004207221基金项目:国家973项目资助(2002C B412702)作者简介:刘环宇(19732),博士研究生,从事立井井壁非采动破坏的防治研究。
E 2mail :liuhuanyu @1 煤矿立井发生破坏问题的提出自20世纪80年代以来,徐淮矿区(徐州、淮北、淮南)出现了一种新的矿井破裂灾害———井筒的非采动破裂,即煤矿立井在不受地下采动影响的条件下(井筒及其附近的工业广场都留有足够的保护煤柱),井壁发生严重变形和破裂,致使提升运输困难。
90年代以来,我国特大型煤炭企业兖州矿业集团的9对井筒也先后发生了破坏(表1)。
煤矿竖井是矿山生产运输的咽喉要道,因此竖井的破坏严重影响了矿山生产,给各煤矿造成了巨大的经济损失。
为了尽量减少立井的非采动破裂所造成的经济损失,现在各大矿山都对井筒的变形进行了预报和治理,到目前对井筒破裂的预报方法主要有2种。
第一种方法是通过加强对井筒变形的监测,以监测数据为依据,对井筒的变形进行分析,对其破裂进行预报。
第二种方法是新近发展起来的预报方法[1～3],即系统科学、智能技术方法,特别是研究非线性复杂系统的一些方法。
本文采用实际与智能技术相结合的预报方法,建立井筒破裂的人工神经网络模型,模仿人脑的运行机制,通过对已知井筒破坏规律的学习[4],使网络具有根据特征值对井筒破坏进行预报的能力,并据此来推测相关煤矿的井筒破坏规律。
在Matlab中使用小波神经网络进行信号处理和预测
在Matlab中使用小波神经网络进行信号处理和预测介绍：信号处理和预测在许多领域中都具有重要的应用价值。
而小波神经网络作为一种有效的工具，已经被广泛用于信号处理和预测的研究中。
在这篇文章里，我们将学习如何在Matlab中使用小波神经网络进行信号处理和预测。
1. 小波变换小波变换是小波神经网络中的重要概念之一。
它是一种在时间和频率域上都能提供有用信息的变换技术。
小波变换将信号分解为低频和高频成分，从而能够捕捉到信号的局部特征。
在Matlab中，我们可以使用wavelettoolbox提供的函数来进行小波变换。
2. 小波基函数小波基函数是小波神经网络中的另一个重要概念。
它是一组用于近似信号的基本函数。
在Matlab中，我们可以使用wavelettoolbox提供的函数来生成不同类型的小波基函数。
根据不同的应用需求，我们可以选择合适的小波基函数，以获得更好的信号处理和预测结果。
3. 小波神经网络小波神经网络是一种将小波变换和人工神经网络相结合的网络结构。
它能够同时捕捉到信号的时域和频域特征，并具有较好的逼近能力和泛化能力。
在Matlab 中，我们可以使用wavelettoolbox提供的函数来构建小波神经网络，并利用训练数据对网络进行训练和优化。
4. 信号处理在信号处理方面，小波神经网络可以用于信号去噪、信号分析、信号特征提取等任务。
以信号去噪为例，我们可以先通过小波变换将信号分解为低频和高频成分，然后使用小波神经网络对低频成分进行去噪，最后再将去噪后的信号恢复为原始信号。
在Matlab中，我们可以使用小波变换函数和小波神经网络函数来实现这一过程。
5. 信号预测在信号预测方面，小波神经网络可以用于时间序列预测、股票价格预测、天气预测等任务。
以时间序列预测为例，我们可以使用前几个时间点的数据作为输入，来预测未来某个时间点的数值。
在Matlab中，我们可以使用小波变换函数和小波神经网络函数来构建时间序列预测模型，并通过训练数据进行模型优化和预测。
MATLAB曲线拟合在井筒中心测量中的应用
小二乘曲线拟合的方法确定 a尧b尧c 的值遥
即将井壁实测各坐标渊xi袁yi冤袁i沂(1袁2噎N)代入圆方程袁列超定方程 组遥 求方程组的最小二乘解袁解算出 a尧b尧c袁再代入(6)尧(7)尧(8)求出井筒
中心坐标及半径遥
x扇设 2
设 设
1
2
+y1
+ax1
+b
y1
+c
=0
设 设
2
2
x +y 设
缮设
2
2
a2袁噎袁am冤最小袁只需要利用极值的必要条件
坠d 坠ak
=0袁k=1袁2袁噎袁m袁得到
关于 a1袁a2袁噎袁am 的线性方程组院
移 移 扇设 n
m
设 设 设设i
=
r1 渊xi 冤[
1
k
=
ak
1
rk 渊xi 冤-yi ]=0
缮设 n
m
渊3冤
移 移 设
设 设 墒设i
=
rm 渊xi 冤[
1
k
=
ak rk 渊xi 冤-yi ]=0
揖摘 要铱在煤矿生产中袁常常需要测量立井井筒中心坐标遥 介绍了用 MATLAB 最小二乘曲线拟合的方法测量井筒中心坐标袁编写了拟合 程序袁并在李粮店煤矿副井井筒井口中心偏移测量中进行了应用袁取得了较好的效果遥
揖关键词铱MATLAB曰最小二乘法曰超定方程组曰曲线拟合曰井筒中心测量
0 前言
MATLAB 是由美国 MathWorks 公司开发的一套以矩阵计算为基 础的工程计算软件遥 它集成数值计算尧可视化和编程功能且便于使用袁 拥有强大的绘图功能和为解决各种特殊的科学和工程计算问题的工 具箱遥 它具有计算功能强尧编程效率高尧使用简便尧易于扩充等特点遥 MATLAB 已成为计算机辅助设计尧数据处理分析尧算法研究与应用开 发的首选工具[1]遥
Matlab技术状态估计方法
Matlab技术状态估计方法引言在科学研究和工程领域中，准确地估计某个系统的状态是十分重要的。
通过对系统状态的准确估计，我们可以预测未来的行为、诊断问题、优化控制方案等。
这种状态估计可以应用于各种领域，如机器人导航、信号处理、图像识别等。
在本文中，我们将介绍一些在Matlab中常用的技术状态估计方法。
一、卡尔曼滤波卡尔曼滤波是一种常用的状态估计方法，利用系统模型和观测数据来估计系统的状态。
其基本思想是用一个线性状态空间模型来描述系统，然后利用系统的动态方程和观测方程来进行状态估计。
Matlab提供了一些函数，如`kalman`和`kalmanf`，可以方便地实现卡尔曼滤波。
二、粒子滤波粒子滤波是一种递归贝叶斯估计方法，它通过一组随机样本（粒子）来近似表示概率密度函数。
粒子滤波适用于非线性、非高斯和非线性高斯混合系统的状态估计。
Matlab提供了`pfilter`和`pfilt`等函数来实现粒子滤波。
三、扩展卡尔曼滤波扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种对非线性系统进行状态估计的方法。
它通过在每个时间步骤上线性化非线性系统方程，并使用卡尔曼滤波的方法来估计线性化系统的状态。
Matlab提供了`ekf`和`ekfukf`等函数来实现扩展卡尔曼滤波。
四、无迹卡尔曼滤波无迹卡尔曼滤波（UKF）是一种对非线性系统进行状态估计的方法，它通过利用无迹变换将非线性系统映射到高斯分布上来近似非线性系统的概率分布。
UKF在Matlab中的实现可以使用`ukf`和`ukfukf`等函数。
五、粒子群优化算法粒子群优化算法（PSO）是一种用于全局优化问题的群体智能算法。
它通过模拟鸟群中鸟类的行为来寻找最优解。
PSO算法在状态估计中可以用于参数优化、机器学习等问题。
Matlab提供了`pso`和`psooptimset`等函数来实现粒子群优化算法。
六、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理的计算模型。
它可以用于解决复杂的非线性问题，并在状态估计中可以用于模式识别、预测等任务。
MATLAB的BP神经网络在煤矿桥式起重机检验中的运用
机械化工MATLAB的BP神经网络在煤矿桥式起重机检验中的运用杨 杰（江苏省特种设备安全监督检验研究院，江苏 南京 210036）摘要：煤矿桥式起重机的体积相对较大，并且由于煤矿生产环境相对较为复杂，所以很容易产生故障，影响煤矿生产仅仅是一方面，如果情况较为严重的话，还会引发安全事故的产生。
因此，为了强化煤矿桥式起重机检验的效果，将MATLAB的BP神经网络运用到其中，主要是利用人工神经网络，对煤矿桥式起重机进行严格的把控，分析其中是否存在故障，如果有及时进行处理，以此保证其运行的稳定性和安全性。
关键词：MATLAB；BP神经网络；煤矿桥式起重机；稳定性煤矿桥式起重机检验是一项专业性、技术性较强的工作体系，做好煤矿桥式起重机检验，可以对其中存在的故障进行有效排除，并且针对故障及时进行处理，以此保证煤矿桥式起重机运行的稳定性。
但是，在煤矿桥式起重机检验的时候，为了提升其效果和准确性，逐渐将MATLAB的BP神经网络运用到其中，主要是根据煤矿桥式起重机的运行状态，以及结构特点等方面，进行模拟检验，以此分析是否存在故障，这样也为煤矿桥式起重机检验提供一种新的方式方法。
1 BP神经网络分析1.1 概述BP神经网络主要是指具有非线性传递函数神经元所构成的前馈网络体系，并且以学习算法为误差误差反传算法为主[1]。
同时，BP 神经网络主要是由信息的正向误差的反向传递等方面组成，其中信息正向传递的时候，将样本从输入层传入，经过的各个隐层逐层的计算处理以后，传向输出层，这样们每一个神经元的状态，仅仅是能影响下一层神经元的状态。
但是，倘若没有得到预期的输出值，那么在这个时候，计算输出层的误差变化值就会转入误差的反向传播阶段。
误差反反向传播主要是利用误差以某种形式沿原来的连接通路逐层反传，并且可以将误差分摊到各层的单元中，以此获取单元的误差信号，这些误差信号可以作为修正单元连接诶权值的重要依据。
连接权值也是需要根据情况适当做出调整到，这样才能保证BP神经网络运用的效果。
用matlab编BP神经网络预测程序17页word
求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序P=[。
];输入T=[。
];输出% 创建一个新的前向神经网络net_1=newff(minmax(P),[10,1],{'tansig','purelin'},'traingdm')% 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{1,1}inputbias=net_1.b{1}% 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_1.LW{2,1}layerbias=net_1.b{2}% 设置训练参数net_1.trainParam.show = 50;net_1.trainParam.lr = 0.05;net_1.trainParam.mc = 0.9;net_1.trainParam.epochs = 10000;net_1.trainParam.goal = 1e-3;% 调用TRAINGDM 算法训练BP 网络[net_1,tr]=train(net_1,P,T);% 对BP 网络进行仿真A = sim(net_1,P);% 计算仿真误差E = T - A;MSE=mse(E)x=[。
]';%测试sim(net_1,x)不可能啊我200928对初学神经网络者的小提示第二步：掌握如下算法:2.最小均方误差,这个原理是下面提到的神经网络学习算法的理论核心,入门者要先看《高等数学》（高等教育出版社，同济大学版）第8章的第十节：“最小二乘法”。
3.在第2步的基础上看Hebb学习算法、SOM和K-近邻算法，上述算法都是在最小均方误差基础上的改进算法，参考书籍是《神经网络原理》（机械工业出版社，Simon Haykin著，中英文都有）、《人工神经网络与模拟进化计算》（清华大学出版社，阎平凡，张长水著）、《模式分类》（机械工业出版社，Richard O. Duda等著，中英文都有）、《神经网络设计》（机械工业出版社，Martin T. Hargan等著，中英文都有）。
神经网络技术在钻井工程事故预测、预报中的应用
神经网络技术在钻井工程事故预测、预报中的应用
韩性礼
【期刊名称】《录井工程》
【年(卷),期】2007(018)001
【摘要】工程事故预测、预报是录井技术解决现场问题的主要任务之一.由于钻井工况的多态性以及工程参数变化受各种环境因素影响的复杂性,对备类事故快速、准确的预报一直是工程事故预测、预报的难点.针对上述问题,采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法,探讨了建立智能预报模型的基本方法,进一步阐述了如何提高预报准确度的问题,并结合工程事故预报实例检验了神经网络模型的可行性.检验结果表明,该方法能够较好地把握工程事故发生的规律,能够对工程施工过程中的各类事故进行合理预报.
【总页数】5页(P28-32)
【作者】韩性礼
【作者单位】上海神开石油化工装备集团公司石油科技工程有限公司研究所【正文语种】中文
【中图分类】TE14
【相关文献】
1.灰色径向基神经网络技术在水文预报中的应用 [J], 张丽娟
2.灰色径向基神经网络技术在清河水库中长期水文预报中的应用 [J], 刘秀华
3.人工神经网络技术在海底沉积物声速预报中的应用 [J], 罗忠辉;卢博;杨永
4.人工神经网络技术在柴河水库洪水分类预报中的应用 [J], 朴维军
5.神经网络技术在钢材性能和组织预报中的应用 [J], 何平;刘浏;刘伟;刘锟;李光瀛;冯光宏
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基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统
基于Matlab和BP神经网络的爆破振动预测系统施建俊;李庆亚;张琪;卫星;王辉【摘要】In this work we combined the powerful computing capabilities of Matlab programs combined with VB friendly interface and developed the forecast system for blasting vibrational velocity peak using ActiveX automation technologies and BP neural network algorithm.The forecast system can select as an input parameter various factors affecting an engineering project's blasting vibration.The actual application of the system in the construction of the underground cut tunnel in the Beijing-Changping Line shows that this system is simple and convenient to use in practical engineering,accepted for its high precision of prediction,good application effect and friendly human-computer interaction interface.%爆破振动预测是一个复杂的非线性问题,可应用非线性功能强大的BP神经网络技术来解决,但由于其数值计算量大、可操作性不强等特点,在实际工程中应用困难.为了解决该问题,本文中将Matlab程序的强大计算能力与VB的友好界面相结合,利用ActiveX自动化技术和BP神经网络算法,开发得到爆破振速峰值预测系统.该预测系统可根据各工程实际情况选取影响爆破振动的主要因素作为输入参数,以预测爆破振速峰值.通过在北京市昌平线暗挖区间隧道工程中的应用表明:该预测系统在实际工程中使用方便,操作简单,预测精度高,人机交互界面友好.【期刊名称】《爆炸与冲击》【年(卷),期】2017(037)006【总页数】6页(P1087-1092)【关键词】VB;Matlab;BP神经网络模型;爆破振动;预测系统【作者】施建俊;李庆亚;张琪;卫星;王辉【作者单位】北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083;北京科技大学土木与资源工程学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】O389爆破振速峰值的预测，对工程安全及后续开挖方案的完善有着重要的理论和现实意义。
一种立井井筒非采动破裂的Matlabr神经网络预测方法
一种立井井筒非采动破裂的Matlabr神经网络预测方法周霖
【期刊名称】《中国科技信息》
【年(卷),期】2018(0)18
【摘要】针对井筒破坏的预测问题,选取地表累计下沉值、地表下沉速率、土层主压缩层埋深井壁厚度、井筒净直径、井壁施工质量、施工方法因素作为影响井筒破裂的特征因素,建立基于Matlab神经网络的一种立井井筒非采动破裂的预测方法,并通过20个样本数据对神经网络进行训练与检验,结果认为本方法可以准确的对井筒破坏状态进行预测,这将对相似地质条件下的井筒破坏预测具有借鉴意义。
【总页数】2页(P89-90)
【作者】周霖
【作者单位】山西华润联盛能源投资有限公司
【正文语种】中文
【相关文献】
1.立井井筒非采动破裂的遗传-支持向量机预测模型 [J], 袁志刚;王宏图;胡国忠;刘年平;范晓刚
2.煤矿立井井筒非采动破裂的Fisher判别分析模型 [J], 许延春;杜明泽;端恒;张罗迅
3.恒源煤矿立井井筒非采动破裂机理研究 [J], 魏大勇
4.煤矿立井井筒非采动破裂的人工神经网络预测 [J], 刘环宇;王思敬;曾钱帮;胡波
5.基于模糊神经网络兖州矿区立井井筒非采动破裂的判别 [J], 刘环宇;王思敬;曾钱帮;胡波;夏正义
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法，其原理是模拟人脑的神经网络运行方法，对现有已破裂
破裂，1 个样本井筒未破裂。
井筒的破裂规律进行数据学习，从而判断目标井筒的破坏情 况。
Matlab 神经网络的设计、训练与检测 神经网络的设计
井筒破裂因素选取与井筒样本 井筒破裂的因素
神经网络是一种模拟人脑神经元工作的智能学习算法， 在工程灾害预测领域被广泛应用。神经网络预测方法基于黑
①地表累计下沉值。反映地层压缩变形程度，地表累积 下沉值越大，井壁越容易破坏。
②地表下沉速率。反映地层总的压缩速率，下沉速率越
筒非采动破裂的预测方法，并通过 20 个样本数据对神经网络进行训练与 检验，结果认为本方法可以准确的对井筒破坏状态进行预测，这将对相似 地质条件下的井筒破坏预测具有借鉴意义。
散砂层的地质条件，矿井开采对第四系底部含水层的疏降容
影响，例如井塔座落在井壁上还是座落在地表，当座落在井
易对井筒形成非采动破坏，其原理就是地层疏水造成地层压
壁上必然会加大井壁载荷，井壁越容易破坏。
缩，在井壁外侧形成附加应力，随着附加应力的增加井壁破
⑦施工方法。井筒的施工方法直接影响井筒的稳定性，
裂。目前，针对立井井筒非采动破裂的预测预报方法分为两
CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Sep.2018·中国科技信息 2018 年第 18 期
61 万～ 200 万◎
DOI：10.3969/j.issn.1001- 8972.2018.18.032
可实现度
可替代度
行业曲线
link
appraisement
通常认为钻井法优于冻结法。
类：第一类为监测法，即通过长期监测地层沉降、含水层水位、
井筒样本数据
井壁应力状态、井壁应变等来评测和预报井壁破裂；第二类
本文选取了井筒样本共计 20 个，其中包括学习样本 15
为应用系统科学、运筹学、非线性数学等方法的系统智能评
个（见表 1）和检验样本 4 个（见表 2）。其中表 1 中包括
industry
山西华润联盛能源投资有限公司 周霖（ 1973 － ）山西大同人，高级工程师，主要从事煤矿开采技术及矿山管理方 面的研究工作
影响力
真实度 行业关联度
周 霖 一种立井井筒非采动破裂的 Matlab
神经网络预测方法
针对井筒破坏的预测问题，选取地表累计下沉值、地表下沉速率、 土层主压缩层埋深井壁厚度、井筒净直径、井壁施工质量、施工方法因素 作为影响井筒破裂的特征因素，建立基于 Matlab 神经网络的一种立井井
载力越高，则井壁越不容易破坏。
壁破裂落块伤人毁物，形成安全隐患。为此，准确的对正常
⑤井筒净直径。井筒净直径会影响井筒的强度，井筒内
服务的立井井筒进行破裂预测预报对矿井可持续生产及安全
半径越大，井壁越容易破坏。
具有重要的现实意义。我国华北黄淮地区具有深厚第四系松
⑥井壁施工质量。井壁施工质量对井筒的稳定性有直接
51
400
190
7.5
0.77
1
0
破裂
兴隆庄矿副井 X2
51
400
190
6.6
0.83
1
0
破裂
兴隆庄矿东风井 X3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ20
300
176
5
1.42
1
0
破裂
海孜矿主井 X4
60
503
247
6.5
0.8
1
1
破裂
海孜矿副井 X5
60
503
247
7.2
0.71
1
0
破裂
童亭矿主井 X6
30
306
230
5.3
2.2
0
价方法，如距离判别法、KNN 预测模型、模糊数学判别法等。
12 个破裂样本和 3 个为破裂样本，而样本 0 为标准破裂样本，
本文采用实际样本数据与 Matlab 中的神经网络相结合，提
标准破裂样本中各个特征因素参数为井筒破裂最不利时的参
出了而一种立井井筒非采动破裂的 Matlab 神经网络预测方
数；表 2 中为 4 个检验样本，根据检验结果，3 个样本井筒
大，井壁越容易破坏。 ③土层主压缩层埋深。主压缩层埋深越大，其上部的土
层厚度越大，则土层对井壁产生附加应力作用面积越大，附
加应力增加迅速，井壁越容易破坏。
井筒是煤矿的咽喉，是煤矿井上下行人、运煤和通风的
④井壁厚度。当井壁混凝土强度一定时，井壁越厚，承
唯一通道。井筒一旦破裂，直接制约着煤矿的生产，同时井
0
破裂
童亭矿副井 X7
30
306
230
6.55
1.67
0
0
破裂
张双楼矿主井 X8
38
466
242
5.5
0.83
1
1
破裂
张双楼矿副井 X9
38
466
242
5.5
1
1
1
破裂
芦岭矿主井 X10
50
400
200
5.2
1.25
1
0
破裂
芦岭矿副井 X11
50
400
200
6.1
1.25
1
0
破裂
南屯矿风井 X12
21.5
272.5
140.5
5
1.25
1
1
破裂
东滩矿主井 X13
14.9
305
108.17
7
0.91
1
如图 1。输入层个数取 7，与特征因素个数相同；输出结果
-89-
2018-18 (最终).indd 89
2018/9/10 16:19:44
◎ 61 万～ 200 万
中国科技信息 2018 年第 18 期·CHINA SCIENCE AND TECHNOLOGY INFORMATION Sep.2018
表 1 井筒标准样本与学习样本数据
井筒名
地表沉降速度 (mm/a) 地表累计下沉量 (mm) 主压缩层埋深 (m) 井筒净直径 (m) 井壁厚度因素 施工方法 井壁施工质量及井塔因素 状态
权重
0.2
0.1
0.15
0.12
0.25
0.13
0.05
-
标准值 X0
77
510
242
8
2.2
1
1
-
兴隆庄矿主井 X1
井壁自身强度时，井壁发生破裂。井筒的破坏形态可分为未
测模型具有非常便利的优势。
破裂和已经破裂两种，并且井筒破坏的影响因素是多种的，
本文依据 1.1 节中立井井筒破裂的特征因素，选择反向
且各因素之间是相互独立的，与井筒破坏是非线性相关的。
传播（BP）神经网络算法对井筒的破裂规律进行运算，模型
通过相关文献分析，选取以下 7 个影响井筒破裂的特征因素：
非采动影响下的井筒破裂机理是：井下开采并疏降含水
箱理论，是通过非线性影射对一组输入矩阵进行预测从而得
层，造成松散层第四系底部含水层水位持续下降，导致松散
到输出矩阵，该方法的特点是信号的方向误差传播和非关联
层不断压缩，从而对井壁产生附加压应力。当附加应力大于
性因素之间的归一化处理，对解决多非关联因素影响下的预