基于遗传算法的BP神经网络在油田措施规划预测中的应用

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GM_1_1_与BP神经网络组合模型在原油产量预测中的应用

1. 3 灰色2神经网络组合预测模型及算法
a u
T -1 T = ( B B) B y
( 3)
-
1 ( 1) ( 1) [ x ( 1) + x ( 2) ] , 1 2
; y =
B =
1 ( 1) ( 1) [ x ( 2) + x ( 3) ] , 1 2
x x x
( 0) ( 0)
( 2) ( 3) ( i)
. 3192 . 0418 - . 3261 . 026 - . 1615 - . 418 . 0169 . 5235
计算结果
57. 088 49. 129 45. 594 42. 182 39. 336 37. 216 35. 747 34. 772 35. 473 33. 728
期望值 ,对 B P 神经网络进行训练 , 得到相应的权值和阀值。训练步骤如下。 1 ) 连接权值初始化 : 网络训练开始时连接权值为未知数 ,一般用较小的随机数作为各层连接权值的初值。

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x
( 1)
( 0) -
u - ai u e + a a
) i = (0 , 1 , 2 , …
( 5)
5 ) 求得 x
( 0)
的灰色预测模型 :
) i = (0 , 1 , 2 , …
( 0) ( 1) ( 1) ^ x ( i + 1) = ^ x ( i + 1) - ^ x ( i)
( 6)
c) 将预测值作为输入量 , 原始产量数据作为

基于神经网络和遗传算法的采油控制系统

第36卷　第1期吉林大学学报(工学版)　Vol .36　No .12006年1月Journal of J ilin University (Engineering and Technol ogy Editi on )　Jan .2006文章编号:1671-5497(2006)01-0082-005收稿日期:2005206207.基金项目:吉林省科技发展计划项目(20040532).作者简介:李英(1978-),男,博士研究生.研究方向:可重构机械臂控制.E 2mail:liyings mart2004@yahoo 通讯联系人:李元春(1962-),男,教授,博士生导师.研究方向:复杂系统的建模与优化,机器人控制.E 2mail:liyc@e mail .jlu .edu .cn基于神经网络和遗传算法的采油控制系统李　英,李元春(吉林大学通信工程学院,长春130022)摘　要:为了解决部分抽油机“长期相对轻载”和“空抽”的问题,采用抽油机间歇采油控制方法对采油控制系统进行了设计。

利用非线性规范化方法的非线性同伦BP 神经网络对采油模型进行辨识,采用遗传算法优化停机时间。

该控制系统在油田中的实验结果表明,在保证了采油量的前提下,节电率达30%以上,实现了抽油机采油的智能控制。

关键词:自动控制技术;非线性同伦;神经网络;遗传算法;采油控制系统中图分类号:TP273 文献标识码:AO il Pu m p i n g Con trol System Ba sed on Neura l Networkand Geneti c A lgor ithmL i Ying,L i Yuan 2chun(College of Co mm unication Engineering,J ilin U niversity,Changchun 130022,China )Abstract:I n order t o s olve the p r oble m s of l ong 2ter m light 2l oad and idle pump ing that many oil wells faced,a contr ol syste m t o operate the oil pump inter m ittently was devel oped .It is based on nonlinear homot op ic BPneural net w ork with nonlinear nor malizati on method t o identify the oil pump ing model,and the genetic algorith m t o op ti m ize the downti m e .The s pot test of the contr ol syste m showed that up t o 30%of the energy -saving rate was achieved under the guaranteed oil out put and the intelligent contr ol of the oil pu mp ing was realized .Key words:aut omatic contr ol technol ogy;nonlinear homot opy;neural net w ork;genetic algorithm;oil pu mp ing contr ol syste m0　引　言近年来,对油田抽油机智能控制的研究已经成为热点。

带延迟时间序列BP网络在油井产能预测中的应用

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带延迟时间序列BP网络在油井产能预测中的应用
作者：姜涛
来源：《中国新技术新产品精选》2009年第19期
摘要:BP网络方法预测动态指标考虑时变性和随机干扰因素,具有自适应性。

本文运用Neuro-solutions类神经网络软件中带延迟时间序列的非线性神经网络计算方法,以轮南油田2口油井的生产动态为例,对油井产量拟合并进行预测。

结果表明该模型预测值与实际生产值具有
较好的一致性,带延迟时间序列的非线性神经网络方法具有较高的预测精度和可靠性,适合于油藏各个阶段的产量动态预测,具有良好的推广价值。

关键词:延迟时间序列;非线性;神经网络;动态预测。

20-基于遗传算法的BP神经网络油田产量预测模型研究

累积产液/104t
0.00 0.62 -0.91 -0.50 0.90
-0.10 0.62 -0.93 -0.49 0.89 0.15 0.62 -0.89 0.02 0.71 -0.45 0.31 -0.94 -0.72 0.95 -0.75 -0.69 -0.68 -0.80 -0.88 0.50 0.00 -0.67 0.19 0.10 0.60 0.92 -0.87 0.95 0.54 -0.65 -0.62 -0.70 -0.84 -0.96 0.30 -0.15 -0.65 0.02 -0.04 -0.25 -0.31 -0.74 -0.31 -0.61
5210 4720 5361 412 3063 4258 192 2691 1150
3233 4884 3577 1548 3814 6266 657 2625 1617
3981 508 3348 676 4211 531 304 452 2082 657 2909 692 103 289 1796 708 728 671
产指标预测
传统研究方法：物质平衡法；水驱特征曲线法；产量递减法。局限性：前提假设较多，多为经验性的公式且考虑的影响因素较少。常用研究方法：以数值模拟为载体，以优化理论为指导的注采优化方法。局限性：必须建立数模模型，计算量大，耗时耗力。
机器学习法：以油田积累的大量历史数据为基础，寻找数据内在的联系与特征。
BP网络的问题： (1) 该学习算法的收敛速度慢； (2) 网络中隐含层节点个数的选取尚无理论上的指导； (3) 从数学角度看，BP算法是一种梯度最速下降法，这就可能出现局部极小的问题。当出现局部极小时，从表面上看，误差符合要求，但这时所得到的解并不一定是问题的最优解，所以BP算法是不完备的。

基于改进型BP神经网络的油井产量预测研究

图１ＢＰ神经网络基本模型图
如图１所示，，，，｝网络层Ｘ＝｛ …，是，的输入向量，＝｛Ｖ …，｝船，是隐含层第Ｋ
个节点和输入层之间的权向量。则从输入层到隐
改进之后ＢＰ算法有效地解决了目前存在的这些问
的权值向量，隐含层到输出层之间的连接权值向量，隐含层到输出层之间的链接权值矩阵为＝
｛１，３… ，｝，＝｛，，，ｓ｝为输出Ｗ，Ｗ，Ｓｓｓｓ …，２１２３。
３期１
李春生，：于改进型Ｂ等基Ｐ神经网络的油井产量预测研究
第１卷１
第３１期
２１０１年ｌ月１
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ．Ｎｏ ห้องสมุดไป่ตู้ＮＯ１１１．３１Ｖ．２０１１
１７一１１（０１３ —７６０６ｌ８５２１）１７６ —４
ＳｉｃｅｈｏｇｎｎｎｅｎｃｎｅＴｃｎｌｙａｄＥ￣ｅｆｇｅｏｉ
１ＢＰ神经网络算法
油田产量的因素可以主要分为人为因素和自然因
素，为因素主要包括，井的开井数量、入水人油注
量、采出速度等。自然因素主要包括，出程度、采自然递减率、综合递减率等。但是这些因素和石油Ｊ产量之间具有随机性和不确定性，所以传统的线性
方法很难处理。
基于ＢＰ算法的神经网络在油田产量预测研究

基于遗传算法优化BP神经网络的飞机油耗预测方法

第１３卷㊀第３期Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．３㊀㊀智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ㊀㊀２０２３年３月㊀Ｍａｒ．２０２３㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：２０９５－２１６３（２０２３）０３－０２２６－０５中图分类号：ＴＰ１０３文献标志码：Ａ基于遗传算法优化ＢＰ神经网络的飞机油耗预测方法邹春玲，熊㊀静，刘㊀超，严㊀宇（上海工程技术大学航空运输学院，上海２０１６２０）摘㊀要：飞机油耗的精准预测可以有效减少环境污染㊁节约燃油能源㊁为航空公司降低运营成本㊂为了提高飞机油耗的预测精度，本文采用主成分分析方法从ＱＡＲ数据中选择对飞机油耗影响较大的地速㊁纵向加速度㊁垂直加速度㊁风速㊁风向㊁倾斜角㊁空速㊁气压高度作为ＢＰ神经网络的输入变量，提出了基于遗传算法优化反向传播神经网络的飞机油耗预测方法㊂通过Ｍａｔｌａｂ仿真软件建立了预测模型，以某航空公司飞机下降阶段ＱＡＲ数据为基础进行验证实验㊂实验结果显示，该模型的预测精度优于传统的ＢＰ神经网络模型，预测性能更好㊂关键词：ＢＰ神经网络；遗传算法；飞机油耗预测；ＱＡＲ数据ＡｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍＺＯＵＣｈｕｎｌｉｎｇ，ＸＩＯＮＧＪｉｎｇ，ＬＩＵＣｈａｏ，ＹＡＮＹｕ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｉｒＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ＳｈａｎｇｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）ʌＡｂｓｔｒａｃｔɔＡｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆａｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｏｌｌｕｔｉｏｎ，ｓａｖｅｆｕｅｌｅｎｅｒｇｙ，ａｎｄｒｅｄｕｃｅｏｐｅｒａｔｉｎｇｃｏｓｔｓｆｏｒａｉｒｌｉｎｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆａｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎ，ｔｈｅｇｒｏｕｎｄｓｐｅｅｄ，ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ，ｖｅｒｔｉｃａｌａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ，ｗｉｎｄｓｐｅｅｄ，ｗｉｎｄｄｉｒｅｃｔｉｏｎ，ｔｉｌｔａｎｇｌｅ，ａｉｒｓｐｅｅｄａｎｄａｉｒｐｒｅｓｓｕｒｅｈｅｉｇｈｔｗｉｔｈｇｒｅａｔｅｒｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｎａｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅＱＡＲｄａｔａｂｙｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ，ａｎｄａｎａｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｂａｃｋｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．ＡｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｈｒｏｕｇｈＭａｔｌａｂｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅ，ａｎｄａｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＱＡＲｄａｔａｏｆｔｈｅａｉｒｃｒａｆｔｄｅｓｃｅｎｔｐｈａｓｅｏｆａｎａｉｒｌｉｎｅ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｅｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｓｂｅｔｔｅｒ．ʌＫｅｙｗｏｒｄｓɔＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ａｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ；ＱＡＲｄａｔａ基金项目：上海市自然科学基金面上项目（２１ＺＲ１４２３８００）㊂作者简介：邹春玲（１９９７－），女，硕士研究生，主要研究方向：智能算法与飞机油耗预测；熊㊀静（１９７９－），女，副教授，硕士生导师，主要研究方向：交通通信㊁智能信息处理；刘㊀超（１９９８－），男，硕士研究生，主要研究方向：数字孪生㊁数据挖掘；严㊀宇（１９９７－），男，硕士研究生，主要研究方向：优化算法㊁交通运输规划㊂通讯作者：熊㊀静㊀㊀Ｅｍａｉｌ：ｃｒｙｓｔａｌ＿４２０＠１２６．ｃｏｍ收稿日期：２０２２－０５－１６０㊀引㊀言据航空公司的统计资料表明，航空器的燃油生产成本已超过了航空公司运营成本的百分之四十以上［１］㊂过度的飞机燃料消耗，不但为中国航空的经营成本增加了很大压力，同时也给国内的节能减排工作带来了巨大挑战㊂因此，如何对飞机燃油油耗进行精准的预测减少飞机油耗量成为学术界与工业界关注的热点问题㊂国内外学者在飞机油耗预测方面进行了大量的研究㊂Ｂａｋｌａｃｉｏｇｌｕ［２］使用遗传算法优化的ＢＰ神经网络模型来模拟飞行阶段的飞行高度与真实空速及飞机油耗之间的关系㊂Ｍａ等学者［３］开发了一种基于遗传算法的双机身飞机ＭＯＤ框架，并将其用于飞机配置优化中㊂Ｂａｕｍａｎｎ等学者［４］使用神经网络和决策树２种机器学习算法应用到飞机不同飞行阶段和整个飞行任务的燃油消耗数据建模中，通过实验结果对比出２种方法的优劣㊂颜艳［５］构建了２种ＢＰ神经网络油耗预测模型，并将其应用到整个航段的飞机油耗预测中，同时采用ＭＩＶ算法和敏感度分析法对模型的影响因素进行了分析㊂魏志强等学者［６］以空客Ａ３２０机型的数据为基础，使用ＢＰ神经网络来对不可预期燃油进行预测㊂刘家学等学者［７］构建了一种改进深度信念网络的方法，并将其应用在飞机下降阶段的飞机油耗预测中，以此提高飞机油耗预测的精度㊂上述研究大多数是采用ＢＰ神经网络对飞机油耗某个阶段进行预测，但如果ＢＰ神经网络初始权值和阈值的位置选择不合适会导致网络的收敛速度慢㊁陷入局部最优值，针对这些问题，研究学者采用遗传算法对ＢＰ神经网络进行优化［８］㊂但目前该优化算法在飞机油耗预测领域应用较少，其个别应用多数使用单个参数进行研究，而飞机油耗量和众多因素相关㊂另外，有些建模未基于实际数据进行仿真实验，在实际应用中有一定局限性㊂因此，本文采用主成分分析法选择ＱＡＲ数据中对飞机下降阶段影响较大的几个参数，建立基于遗传算法优化ＢＰ神经网络的飞机油耗预测模型，通过Ｍａｔｌａｂ软件实现预测模型，并以某航空公司飞机ＱＡＲ数据进行验证实验，将其预测精度与传统的ＢＰ神经网络进行对比分析，以验证其在飞机油耗量预测精准度上的提升㊂１㊀ＢＰ神经网络ＢＰ神经网络是Ｒｕｍｅｌｈａｒｔ等学者［９］在１９８６年提出来的概念㊂ＢＰ神经网络在训练的过程中，数据可以通过权重从输入层传递到隐藏层，经过隐藏层非线性计算后再作用于输出层，输出层通过计算与实际值之间的误差来调节数据传递过程中的权值和阈值［１０］㊂３层ＢＰ神经网络包含了一个输入层㊁一个隐藏层和一个输出层，其结构如图１所示㊂X1X2 X mT1T n W i j Wj h输入层i隐藏层j输出层h 图１㊀３层ＢＰ神经网络结构图Ｆｉｇ．１㊀Ｔｈｒｅｅ－ｌａｙｅｒＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄｉａｇｒａｍ㊀㊀ＢＰ神经网络训练过程的步骤如下：（１）网络初始化㊂按照网络输入输出顺序（Ｘ，Ｔ），来设定网络的输入层节点数ｎ㊁隐藏层节点数ｌ㊁输出层节点数ｍ，输入层到隐藏层的连接权值ｗｉｊ，隐藏层到输出层的连接权值ｗｊｈ，初始化隐藏层阈值ａｊ，输出层阈值ｂｈ，并且给定了学习速率η和神经元的激励函数ｇ（ｘ）㊂其中，ｉ＝１，，ｎ，ｊ＝１，，ｌ，ｈ＝１，，ｍ，ｇ（ｘ）取Ｓｉｇｍｏｉｄ函数，数学公式具体如下：ｇｘ()＝１１＋ｅ－ｘ（１）㊀㊀（２）隐藏层的输出㊂隐藏层输出Ｈｊ的数学公式具体如下：Ｈｊ＝ｇðｎｉ＝１ｗｉｊｘｉ＋ａｊ()（２）㊀㊀（３）输出层的输出㊂输出层输出Ｏｈ的数学公式具体如下：Ｏｈ＝ðｌｊ＝１Ｈｊｗｊｈ＋ｂｈ（３）㊀㊀（４）误差计算㊂误差Ｅ的数学公式具体如下：Ｅ＝１２ðｍｈ＝１Ｙｈ－Ｏｈ（４）㊀㊀其中，Ｙｈ为期望输出㊂记Ｙｈ－Ｏｈ＝ｅｈ，则Ｅ可以表示为：Ｅ＝１２ðｍｈ＝１ｅ２ｈ（５）㊀㊀（５）权值更新㊂权值的更新公式具体如下：ｗｉｊ＝ｗｉｊ＋ηＨｊ１－Ｈｊ()ｘｉðｍｈ＝１ｗｊｈｅｈｗｊｈ＝ｗｊｈ＋ηＨｊｅｈ{（６）㊀㊀（６）阈值更新㊂阈值的更新公式具体如下：ａｊ＝ａｊ＋ηＨｊ１－Ｈｊ()ðｍｈ＝１ｗｊｈｅｈｂｈ＝ｂｈ＋ηｅｈ{（７）㊀㊀（７）判断算法是否迭代结束，若没有结束，返回步骤（２）㊂ＢＰ神经网络训练过程流程如图２所示㊂反向传播误差，求所有隐含层的误差求输出层与预期输出的偏差e前向求出各个隐含层和输出层的输出迭代次数t=1网络初始化:选择第一个输入样本开始调整权值与阈值本训练样本结束?迭代次数t=t+1训练样本训练结束?选择下一个输入样本结束图２㊀ＢＰ神经网络训练流程图Ｆｉｇ．２㊀ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｒａｉｎｉｎｇｆｌｏｗｃｈａｒｔ７２２第３期邹春玲，等：基于遗传算法优化ＢＰ神经网络的飞机油耗预测方法２㊀基于遗传算法优化ＢＰ神经网络的预测模型㊀㊀遗传算法最早是由Ｈｏｌｌａｎｄ于２０世纪７０年代提出，是一种通过选择㊁交叉和变异三个基本遗传算子操作来对种群个体进行逐代寻优，然后通过对ＢＰ神经网络的权值和阈值不断更新，最终获得全局最优解的随机搜索算法［１１－１２］㊂遗传算法的步骤如下㊂（１）初始值编码：遗传算法在对问题求解前要将定义问题的变量编码为二维的参数向量㊂本文采取实数编码方法㊂（２）初始化种群：随机生成Ｗ＝（Ｗ１；Ｗ２；；Ｗｐ）的初始种群，种群个体数设为Ｐ，通过线性插值函数生成个体Ｗｉ，Ｗ１，Ｗ２，，Ｗｓ为算法的一个染色体㊂（３）计算种群个体适应度值：利用训练误差平方和作为计算种群个体适应值㊂（４）选择：采用轮盘赌法，选择概率可由式（８）计算求出：ｐｉ＝ｆｉðｐｉ＝１ｆｉ㊀ｉ＝１，２，，ｐ（８）㊀㊀其中，ｆｉ为适应度值倒数，ｐ为种群规模㊂（５）交叉：基因Ｗｑ在ｊ位的交叉操作和基因Ｗｓ在ｊ位的交叉操作分别按如下公式进行：Ｗｑｊ＝Ｗｑｊ１－ｂ()＋Ｗｓｊｂ（９）Ｗｓｊ＝Ｗｓｊ１－ｂ()＋Ｗｑｊｂ（１０）㊀㊀其中，ｂ是［０，１］间的随机数㊂（６）变异：第ｉ个个体的第ｊ个基因进行种群变异，其操作可由如下公式进行描述：Ｗｉｊ＝Ｗｉｊ＋Ｗｉｊ－Ｗｍａｘ()ｆｇ()㊀ｒȡ０．５Ｗｉｊ＋Ｗｍｉｎ－Ｗｉｊ()ｆｇ()㊀ｒ＜０．５{（１１）ｆｇ()＝ｒ２（１－ｇ／Ｇｍａｘ）（１２）㊀㊀其中，Ｗｍａｘ，Ｗｍｉｎ分别为基因Ｗｉｊ的最大值和最小值；Ｇｍａｘ为最大进化次数；ｇ为当前迭代次数；ｒ为［０，１］间的随机数；ｒ２是随机数㊂（７）获得新种群：重复（４）（６）步骤，直到输出最优解㊂ＧＡ优化ＢＰ神经网络的流程如图３所示㊂初始值编码（输入数据）数据匹配、预处理（归一化等）确定B P 网络结构初始化种群计算种群个体适应度值获取B P 初始权值和阈值选择（轮盘赌法）计算网络误差更新权值和阈值满足条件?满足最小均方误差或迭代次数输出结果仿真测试新种群变异变叉YNNY图３㊀ＧＡ优化ＢＰ神经网络流程图Ｆｉｇ．３㊀ＧＡ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｌｏｗｃｈａｒｔ３㊀仿真实验３．１㊀实验环境及数据来源实验在ＭａｔｌａｂＲ２０１６ａ环境下构建基于遗传算法优化ＢＰ神经网络的飞机油耗预测模型㊂本文实验的ＱＡＲ数据来源于某航空公司，选择２００组ＱＡＲ数据样本进行实验，同时选取地速㊁纵向加速度㊁垂直加速度㊁风速㊁风向㊁倾斜角㊁空速㊁气压高度㊁俯仰角㊁大气温度㊁飞机质量㊁发动机工作状态１２个飞行参数［１３］㊂其中，９６％的数据用于训练，其余４％的数据用于测试㊂为了更精准地预测模型，采用主成分分析法从１２个飞行参数中选取对飞机燃油油耗影响比较大的主成分进行实验㊂对１２个参数进行主成分分析得到的碎石图如图４所示㊂6543210组件号特征值123456789101112图４㊀飞机油耗主成分分析碎石图Ｆｉｇ．４㊀Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆａｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｎａｌｉｔｈｏｔｒｉｐｓｙｃｈａｒｔ８２２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀㊀㊀从图４中可以看出，第８个参数后的特征值几乎趋于０，对飞机油耗的影响程度较小，故只选取前８个参数作为神经网络的输入㊂３．２㊀ＧＡ－ＢＰ神经网络的输入和输出数据实验的输入参数有地速㊁纵向加速度㊁垂直加速度㊁风速㊁风向㊁倾斜角㊁空速㊁气压高度共８种参数，输出参数为预测航线燃油油量这一种参数㊂经ＧＡ－ＢＰ神经网络模型计算后得出预测的航线油量㊂由于每个参数的量纲不同，输入参数在输入神经网络前要先进行归一化处理，使输入参数转化为［０，１］之间的无量纲数据，研究推得的数学公式为：Ｘ˙ｔｎ＝Ｘｔｎ－ＸｔｍｉｎＸｔｍａｘ－Ｘｔｍｉｎ（１３）㊀㊀其中，Ｘ˙ｔｎ为第ｔ个参数中第ｎ个值归一化后的值；Ｘｔｎ为第ｔ个参数中第ｎ个值归一化前的值；Ｘｔｍａｘ为第ｔ个参数中的最大值；Ｘｔｍｉｎ为第ｔ个参数中的最小值㊂部分归一化前的数据见表１，部分归一化后的数据见表２㊂表１㊀部分归一化前的数据Ｔａｂ．１㊀Ｄａｔａｂｅｆｏｒｅｐａｒｔｉａｌｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ地速纵向加速度垂直加速度风速风向倾斜角空速气压高度燃油油量２５４－０．００７８０１．００４１４２６１．５６－０．４４２４０．３８４９１６５３３８３８３０．００１９５０．９７７８９２３９．７７－０．０９２８６．００３０２４０４２６９２１２０．０５０８００．９６５１７２６２．２７－２．６４１９２．５０４５９２５３５５３１５０．００７８００．９７７５３２３４．８４－１．５８２６８．８８１９０９２４５９８３１７０．００３９００．９７７５１２３７．６６－１．７６２６９．８８１８８２４４６０６３１９－０．００３９００．９７７４９２３９．０６－１．９３２６９．８８１８５５６４６１３２４－０．００３９００．９８４６１９８．９８－２．７２２７０．３８３６５７４９２４－０．０３５２００．９８４６１９８．９８－２．４６１３７．００３６５７４８１７０．００７８０１．０１６６２５８．０５－１．９０１３２．８８３２５７４０１３９０．００３９００．９５７５２１４．４５－２．７２２７１．５０８４５６９３表２㊀部分归一化后的数据（保留两位小数）Ｔａｂ．２㊀Ｐａｒｔｉａｌｌｙｎｏｒｍａｌｉｚｅｄｄａｔａ（ｋｅｅｐｓｔｗｏｄｅｃｉｍａｌｐｌａｃｅｓ）地速纵向加速度垂直加速度风速风向倾斜角空速气压高度燃油油量０．２５０．１６－０．３７－０．７５０．６４０．３６０．６７－０．６７０．４４０．９２０．２９－０．５３０．９８０．１１０．５３０．９９０．９９－１．０００．０４０．４５－０．６０－０．６８０．６６－０．７００．３４－０．６９０．４７０．５７０．２４－０．５３０．１５－０．０１－０．１９０．８８０．２６－０．５５０．５８０．２２－０．５３０．１００．０６－０．２８０．８８０．２４－０．５４０．５９０．１８－０．５３０．０６０．０９－０．３６０．８８０．２２－０．５３－０．９３０．０３－０．４９－０．９３－０．８８－０．７４－０．０５－０．９９１．００－０．９３０．２４－０．４９－０．９３－０．８８－０．６２－０．０８－０．９９０．９９－０．７００．２２－０．４９－０．９３－０．８８－０．３５０．８９－０．９９０．９８－０．３４０．２８－０．２９－０．９５０．５６－０．７４－０．０５－０．９９０．９２３．３㊀ＧＡ－ＢＰ神经网络的训练ＢＰ神经网络模型使用三层网络结构，其中输入层节点数为８，隐含层节点数为６，输出层节点数为１㊂ＢＰ神经网络具体的参数设置见表３，ＧＡ的参数设置见表４㊂实验的误差使用平均相对误差（ＭＲＥ）㊁均方误差（ＭＳＥ）㊁平均绝对误差（ＭＡＥ）来进行评估㊂３种误差计算公式分别见下式：ＭＡＥ＝１ＮðＮｐｉ＝１｜ｘｉ－ｘ˙ｉ｜（１４）ＭＲＥ＝ðＮｐｉ＝１（ｘｉ－ｘ˙ｉ）２ðＮｐｉ＝１ｘｉ()２（１５）ＭＳＥ＝１ＮＰðＮｐｉ＝１（ｘｉ－ｘ˙ｉ）２（１６）㊀㊀其中，ｘｉ是真实值；ｘ˙ｉ是预测值；ＮＰ是实验总样本㊂表３㊀ＢＰ神经网络参数设置Ｔａｂ．３㊀ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐａｒａｍｅｔｅｒｓｓｅｔｔｉｎｇｓ训练次数学习率训练目标训练函数传递函数１００００．０１０．００００４ｔａｎｓｉｇＰｕｒｅｌｉｎ，ｔｒａｉｎｂｆｇ表４㊀ＧＡ参数设置Ｔａｂ．４㊀ＧＡｐａｒａｍｅｔｅｒｓｅｔｔｉｎｇｓ种群规模变异概率进化代数交叉概率１００．１１００．３３．４㊀实验仿真结果用经过预处理后的数据对模型进行训练，并将９２２第３期邹春玲，等：基于遗传算法优化ＢＰ神经网络的飞机油耗预测方法训练后的预测模型通过测试集进行检验，再将ＢＰ神经网络与遗传算法优化的ＢＰ神经网络的检验结果进行对比㊂研究得到的ＢＰ神经网络预测结果见图５，遗传算法优化ＢＰ神经网络预测结果见图６㊂从图５㊁图６可看出，遗传算法优化的ＢＰ神经网络对飞机油耗量预测结果比ＢＰ神经网络精确性更高㊂预测输出期望输出58005600540052005000480046004400420012345678预测样本飞机油耗图５㊀ＢＰ神经网络预测结果Ｆｉｇ．５㊀ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ预测输出期望输出5800560054005200500048004600440012345678预测样本飞机油耗图６㊀遗传算法优化ＢＰ神经网络预测结果Ｆｉｇ．６㊀ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｏｆＧＡ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ㊀㊀通过测试集数据对预测模型进行预测后，使用ＭＡＥ㊁ＭＡＰＥ以及ＲＭＳＥ三种计算方法分别计算各个模型的相对误差，误差对比情况见表５㊂从表５可以看出，ＧＡ－ＢＰ神经网络预测模型的ＭＡＥ㊁ＭＡＰＥ以及ＲＭＳＥ与ＢＰ神经网络预测模型相比分别提高了４．６０５６㊁０．０１３８㊁４．２０２６㊂表５㊀模型预测误差对比Ｔａｂ．５㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｅｒｒｏｒｓ预测模型ＭＡＥＭＡＰＥＲＭＳＥＢＰ９．１３９００．０２０１２７．４１５８ＧＡ－ＢＰ４．５３３４０．００６３２３．２１３２㊀㊀通过对预测结果及３种预测模型的ＭＡＥ㊁ＭＡＰＥ及ＲＭＳＥ进行分析，可看出遗传算法优化的ＢＰ神经网络模型具有更好地稳定性和精确性，对飞机油耗的预测更准确，在实际应用中的可行性也更好㊂４㊀结束语提出了一种基于遗传算法优化ＢＰ神经网络的飞机油耗预测模型㊂仿真结果表明，与传统ＢＰ神经网络相比，此模型具有更好的预测性能，能提高飞机油耗预测精度，为飞机油耗提供了新的预测模型和方法㊂但却只将该模型用到了飞机下降阶段的油耗预测中，未来可考虑该模型在其它航段的实际应用㊂参考文献［１］李宜．航空节油飞行策略研究及分析软件的设计和开发［Ｄ］．成都：电子科技大学，２０１０．［２］ＢＡＫＬＡＣＩＯＧＬＵＴ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｔｈｅｆｕｅｌｆｌｏｗ－ｒａｔｅｏｆｔｒａｎｓｐｏｒｔａｉｒｃｒａｆｔｄｕｒｉｎｇｆｌｉｇｈｔｐｈａｓｅｓｕｓｉｎｇｇｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ－ｏｐｔｉｍｉｚｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＡｅｒｏｓｐａｃｅＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１６，４９：５２－６２．［３］ＭＡＹｉｙｕａｎ，ＥＬＨＡＭＡ．Ｔｗｉｎ－ｆｕｓｅｌａｇｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｆｕｅｌｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｐａｓｓｅｎｇｅｒａｉｒｃｒａｆｔ［Ｊ］．ＡｅｒｏｓｐａｃｅＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２１，１１８：１０７０００．［４］ＢＡＵＭＡＮＮＳ，ＫＬＩＮＧＡＵＦＵ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆａｉｒｃｒａｆｔｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｕｓｉｎｇｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ［Ｊ］．ＣＥＡＳＡｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌＪｏｕｒｎａｌ，２０２０，１１：２７７－２８７．［５］颜艳．基于神经网络的Ａ３３０多因素油耗模型研究［Ｄ］．天津：中国民航大学，２０１５．［６］魏志强，胡杨．基于ＢＰ神经网络的不可预期燃油计算方法［Ｊ］．飞行力学，２０１９，３７（０６）：７－１１，１６．［７］刘家学，尹鹏．改进深度信念网络在飞机下降段油耗估计中的应用［Ｊ］．计算机应用与软件，２０１９，３６（０８）：６９－７４．［８］谷润平，来靖晗，魏志强．基于改进ＢＰ神经网络的飞行落地剩油预测方法［Ｊ］．飞行力学，２０２０，３８（０４）：７６－８０，８６．［９］ＲＵＭＥＬＨＡＲＴＤＥ，ＨＩＮＴＯＮＧＥ，ＷＩＬＬＩＡＭＳＲＪ．Ｌｅａｒｎｉｎｇｉｎｔｅｒｎａｌｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｓｂｙｅｒｒｏｒｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，１９８６，３２３：５３３－５３６．［１０］张峰峰，张欣，陈龙，等．采用改进遗传算法优化神经网络的双目相机标定［Ｊ］．中国机械工程，２０２１，３２（１２）：１４２３－１４３１．［１１］ＨＯＬＬＡＮＤＪ．Ａｄａｐｔａｔｉｏｎｉｎｎａｔｕｒａｌａｎｄａｒｔｉｆｉｃｉａｌｓｙｓｔｅｍｓ：Ａｎｉｎｔｒｏｄｕｃｔｏｒｙａｎａｌｙｓｉｓｗｉｔｈａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｔｏｂｉｏｌｏｇｙ，Ｃｏｎｔｒｏｌ＆ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ［Ｍ］．２ｎｄｅｄ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ：ＭＩＴＰｒｅｓｓ，１９９２．［１２］刘萍，俞焕．一种改进的自适应遗传算法［Ｊ］．舰船电子工程，２０２１，４１（０６）：１０１－１０４．［１３］刘婧．基于飞行数据分析的飞机燃油估计模型［Ｄ］．南京：南京航空航天大学，２０１０．０３２智㊀能㊀计㊀算㊀机㊀与㊀应㊀用㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀第１３卷㊀。

BP神经网络在预测石南31油田产量变化中的应用

１０７
Ｏ
ＢＰ神经网络在预测石南３油田１
产量变化中的应用
韩荣祁大晟，，吴赞美闰更平，
（．１中国石油大学（北京）北京，１２４；．０２９２中石油塔里木油田勘探开发研究院，新疆库尔勒８１０）４００
具事故的再发生。取以上措施后，过３年的跟踪采通分析，原油田井下钻井二队在白音查干探区钻井中２８口，计进尺４６９２再无钻具失效事故发生，累３６．ｍ
达到了预期的效果。
［考文献］参［１罗伟，迎进．尔多斯盆地钻具失效分析］张鄂［］石油地质与工程，０７２（）Ｊ．２０，１４．
收稿日期：ＯＯ３５２ｌ～０—２
作者简介：韩荣（９２）女，０６年毕业于中国石油大学（１８－，２０华东）现为中国石油大学（，北京）气田开发工程专业在读油
４结论通过对白音查干探区钻井应用过程中出现的钻具破坏失效情况的全面的分析，本弄清楚白音查基干探区钻井钻具破坏的主要规律，具失效形式以钻断裂为主，使用牙轮钻头钻进钻具失效频率高；以钻杆断口多呈现腐蚀疲劳和应力腐蚀特征，钻铤断而口规则，现为疲劳断口特征；后初步给出了预防表最该区域钻具失效的５项技术对策，效防止了断钻有

基于遗传算法的人工神经网络在航空发动机磨损预测中的应用

现使神经网络的训练有了一个崭新的面貌，目标函数既不要求连续，也不要求可微，仅要求问题可计算，而且它的搜索始终遍及整个解空间，容易得到全局最优解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，模糊数学、神经网络和专家系统均在预测领域有所渗透，并
１基于遗传算法的ＢＰ神经网络时间序列预测模型选用３层的ＢＰ网络模型，由输入层、一层中间
算法进行网络的训练。但ＢＰ神经网络的学习算法是基于梯度下降的，这种方法容易使问题的解陷入局部
广泛的一种神经网络模型是ＢＰ神经网络（反向传播
网络ＢｃｒｐｇｔｎＮｔｏ）ｓ４，由输入层、隐层ａｋＰａａｏｅｒｉ］ｏｉｗｋ－
（可以有一层或多层）和输出层组成，通常采用ＢＰ
本文作者主要介绍了基于遗传算法的ＢＰ神经网络时序预测模型，并用于航空发动机磨损趋势的预测。
息为依据，建立合理的故障预测模型来计算将来的状
况。
极小值，单独使用效果不是很理想。随着人工智能学科的发展，将神经网络、模糊控制、自适应控制及遗
传算法等相结合是今后研究的主要方向。
遗传算法（ｅｅｃＡｇｒｈｓＧｎｔｌｉｍ，简称ＧｉｏｔＡ）的出
ＡｓａｔＡｐｅｉｉｏｅｂｓｎｔｅＡ（ｅｅｃｇｒｈｂｔｃ：ｒｄｔｎｍｄｌａｅｏｒｃｏｄｈＧｇｎｔｏｔｍ）ａｄＢ（ａｋｐｏａａｏ）ｎｔｏｋｂｓｇＡｔｉａｉｌｎＰｂｃｒｇｔｎｅｒｙｕｉｐｉｗｎＧｏ

神经网络算法在油气勘探中的应用分析

神经网络算法在油气勘探中的应用分析在现代科技日益发展的今天，人们对于科技越来越依赖。

其中，人工智能和机器学习成为了一个不可忽视的研究领域。

神经网络算法作为机器学习的一个分支，在各个领域都有着广泛应用，而其在油气勘探中的应用也日渐受到关注。

本文将探讨神经网络算法在油气勘探中的应用分析，以及其对于油气勘探的影响。

一、神经网络算法的简介神经网络算法（Neural Network，NN）是指一种通过模拟大脑神经元间的连接方式，让计算机实现学习和运算的算法。

神经网络算法是基于数据的，它能够通过多层次的节点来构建一个“神经网络”，以尝试模拟人类和其他生物的学习和思考过程。

利用这种算法，计算机可以通过处理数据，发现数据中的模式和趋势，并在之后的决策中进行应用。

在油气勘探领域，神经网络算法被应用在地震资料分析、油气储层预测、油田优化管理等方面，发挥了重要作用。

二、神经网络算法在地震资料分析中的应用地震勘探是油气勘探过程中不可或缺的一部分，通过地震勘探可以确定油田的位置、规模以及储藏情况。

而神经网络算法在地震勘探中的应用主要是用于地震资料的处理和解释。

由于地震勘探资料极其庞大，包含大量的噪声和干扰，因此需要经过处理和解释才能得到有价值的信息。

神经网络算法通过建立地震数据的模型，能够自动提取数据特征，优化数据处理，并提高数据处理的准确度和效率。

同时，通过对地震数据进行学习和训练，神经网络算法还能够对地下结构进行预测和分析，提高油气勘探的效率与准确性。

三、神经网络算法在油气储层预测中的应用油气储层预测是油气勘探的又一重要领域，神经网络算法在此领域中也扮演着重要的角色。

油气储层预测过程中需要分析各种因素，如地质构造、地下水文系统、岩石学和矿物学等多种因素，这些因素相互交织，互相影响，因此油气储层预测难度相当大。

而神经网络算法能够自动提取出数据中的特征，并通过学习和训练得出模型，实现油气储层预测。

此外，神经网络算法还可以根据储层变化情况进行预测和诊断，帮助工程师们准确评估储层的情况，从而更好地规划油气勘探的方向和策略。

基于遗传算法的BP神经网络在建模预测中的应用

经网络的泛化能力，目前研究神经网络的重要课题。是２Ｂ．Ｐ神经网络ＢＰ神经网络的学习训练过程由两部分组成，网络输即入信号正向传播和误差信号反向传播，按有导师学习方式进行训练。正向传播中，入信息从输入层经隐含层逐层在输计算传向输出层。在输出层的各神经元输出对应输入模式的网络响应；果输出层得不到期望输出，误差转入反向如则传播。减小期望输出与实际输出的误差原则，输出层经按从到中间各层，后回到输入，层修正各个连接权值。随着最层这种误差逆传播训练不断进行。神经网络对输入模式响应的正确率也不断提高。如此循环直到误差信号达到允许的范围之内或训练次数达到预先设计的次数为止。
影响网络的泛化能力，制了网络的应用。何有效提高神限如
在实际应用中把总样本分成两个部分，训练样本和检测
样本：：
ｌ｛ｋｋＩ尺，尺，：，，ｌｌ Ⅳ ：（，） ∈ Ｙ∈ ｋｌ …Ⅳ， ≤ ）① ｘＹｌ２Ｎ
ＢＰ神经网络是目前应用最为广泛和具有成效神经网络模型之一，绝大部分的神经网络模型的算法是采用ＢＰ算法或它的变化形式。由于它可以实现输入和输出的任意非线性映射，使得它在诸如函数逼近、式识别、据压这模数缩等领域有广泛的应用。但在实际应用中存在一个严重的

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
ｗｐｅ丌ｎｅａｂｉｌｉｔ￣０ｉｌ＆ＧａｓＦｉｅｌｄｓ低渗透油气田１０３
度下降的方式修正各层权值，向隐含层、输入层逐层反传ｌ７１。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：ＢＰ神经网络；ｍａｔｌａｂ；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ＩｌＩ。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。

基于遗传算法的BP神经网络技术的应用

总之，本次演示所研究的基于遗传算法优化BP神经网络的变压器故障诊断方法，为电力系统的安全运行提供了有力支持。相信随着相关技术的不断发展，该方法将在实际应用中发挥更大的作用，为电力行业的发展做出重要贡献。
引言
房价预测一直以来都是学术界和房地产行业的热点问题。准确的房价预测可以帮助政府、房地产企业和个人做出明智的决策，对经济发展和民生改善具有重要意义。然而，房价预测是一个复杂的问题，受到多种因素的影响，如经济环境、政策调整、区域特征等。为了提高预测准确性，研究者们不断尝试将各种算法应用于房价预测领域。本次演示旨在探讨基于遗传算法和BP神经网络相结合的房价预测方法，并对其进行实验验证。
二、遗传算法和BP神经网络技术的应用场景
1、图像处理：遗传算法可以应用于图像压缩和去噪，通过优化像素之间的交换关系来达到更好的去噪效果。BP神经网络则可以应用于图像分类和目标检测，通过训练神经网络来识别图像中的特定目标。
2、语音识别：遗传算法可以应用于语音信号的特征提取和降维，通过优化特征选择策略来提高语音识别的准确率。BP神经网络可以应用于语音到文本的转换，通过训练神经网络来理解语音内容并转换成文本。
总之，基于遗传算法的BP神经网络模型是一种有效的气象预报方法，具有很高的应用价值和广阔的发展前景。在未来的研究中，需要不断探索和完善该模型，以更好地服务于人类的生产和生活。
变压器是一种利用电磁感应原理改变交流电压的设备。其基本工作原理是将一个交流电压通过原边线圈转化为磁场，再通过副边线圈将磁场转化为交流电压。在实际应用中，变压器还具有抑制过电压、过电流等保护功能，是电力系统中不可或缺的重要元件。
为了验证基于遗传算法的BP神经网络在图像分类中的性能，我们选取了 MNIST手写数字图像数据集进行实验。实验结果表明，使用遗传算法初始化的BP 神经网络相较于随机初始化或手动调参的性能更优，具有更高的准确率和更快的收敛速度。对比实验也证明了基于遗传算法的BP神经网络在图像分类中的应用效果要优于传统机器学习方法。

BP神经网络在石油生产能耗分析预测中的应用

BP神经网络在石油生产能耗分析预测中的应用孙红霞;仪垂杰;郭健翔;周扬民【期刊名称】《中国农业大学学报》【年(卷),期】2008(013)002【摘要】为系统分析和预测石油生产过程的能源消耗,通过分析石油生产系统的工艺流程,确立了影响能耗的主要因素及其评价能耗水平的综合性指标;采用人工神经网络BP算法,构建了能耗分析预测网络模型.以某采油厂能耗统计数据为样本,对模型进行培训和检验,在此基础上,分析了各因素对能耗的影响规律并对节能潜力进行预测.结果表明:机采系统效率对电耗的影响最大,机采系统效率每增长1个百分点吨油耗电将降低5.6 kwh,如果机采系统效率能达到预期的目标值,则年节电量近1.68 亿kwh,节能潜力巨大.本研究思路和方法已在某采油厂应用,分析预测结果对该厂节能降耗工作起到了一定的指导作用.【总页数】4页(P83-86)【作者】孙红霞;仪垂杰;郭健翔;周扬民【作者单位】中国农业大学,工学院,北京,100083;宁夏大学,机械工程学院,银川,750021;青岛理工大学,山东,青岛,266033;青岛理工大学,山东,青岛,266033;青岛理工大学,山东,青岛,266033【正文语种】中文【中图分类】TP399【相关文献】1.人工神经网络在石油分析中的应用研究（Ⅰ）：BP神经网络预测石油馏分… [J], 周山花2.改进BP神经网络在软件能耗分析中的应用 [J], 邬小龙;郭兵;沈艳3.BP神经网络在证券分析预测中应用 [J], 陈可;张琴舜;陈培培;蔡日基4.BP神经网络在液化天然气客车能耗估算中的应用 [J], 李绍春; 初永玲; 廉静; 廖宝梁; 吕承举; 纪少波5.BP神经网络在地铁列车牵引能耗预测中的应用 [J], 张学兵;胡文斌;哈进兵;丁义帅;褚蓄因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

遗传算法优化的BP神经网络在股市预测中的应用的开题报告

遗传算法优化的BP神经网络在股市预测中的应用的开题报告一、课题背景股市预测是金融领域最具挑战性的问题之一。

预测股票价格变化是投资者和分析师在制定股票交易决策时需要做出的重要决策。

因此，开发准确的股市预测模型是证券投资决策过程中的重要问题之一。

BP神经网络是一种经典的人工神经网络。

它的突出特点是学习方式灵活、非线性映射能力强。

但是传统的BP神经网络存在容易陷入局部最优、学习速度慢等问题。

为了提高BP神经网络的训练效率和预测精度，近年来研究者提出了基于遗传算法的BP神经网络算法。

遗传算法是一种模拟自然进化的算法，可以被用来进行参数优化和搜索问题。

通过模拟进化过程，遗传算法可以优化神经网络的拓扑和权重参数，并且具有全局搜索和快速收敛的优点。

因此，基于遗传算法的BP神经网络算法在股市预测中的应用引起了广泛的关注。

二、研究意义近年来，随着股票市场的风起云涌，越来越多的投资者开始重视股市预测问题。

高精度的股票预测模型可以帮助投资者制定更加准确的交易策略，降低投资风险。

基于遗传算法的BP神经网络在股市预测领域的应用，可以提高股票预测的精度和效率，为分析师和投资者提供更加可靠和准确的市场预测结果，是股市预测领域的重要研究方向之一。

三、研究内容和方法本研究的主要内容是基于遗传算法的BP神经网络在股市预测中的应用。

具体研究内容包括以下几个方面：1. 研究股票价格市场的特征和规律，分析股票市场的相关性和时间序列特征，为建立股票预测模型提供参考和支持。

2. 介绍BP神经网络的基本结构和学习算法，分析其优缺点，研究在股市预测中的应用和存在的问题。

3. 介绍遗传算法的基本原理和流程，以及如何将遗传算法应用到BP 神经网络中。

研究遗传算法在神经网络优化中的应用状况和研究进展。

4. 基于遗传算法和BP神经网络，建立一个股票价格预测模型，并对其进行优化和训练。

通过对历史数据的分析和学习，使用该模型进行实时预测，并进行实验验证和效果评估。

基于遗传算法的BP神经网络的应用

基于遗传算法的BP神经网络的应用----非线性函数拟合摘要人工神经网络在诸多领域得到应用如信息工程、自动控制、电子技术、目标识别、数学建模、图像处理等领域，并且随着神经网络算啊发的不断改进以及其他新算法的结合，使其应用的领域越来越广。

BP神经网络是目前神经网络领域研究最多应用最广的网络，但BP神经网络学习算法易陷入局部极小的缺陷，本文采用遗传算法来优化BP神经网络的性能。

首先采用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，然后将这些优化值赋给网络得到优化的BP神经网络，最后用MATLAB仿真平台，对非线性函数的逼近拟合和极值寻优问题进行实验。

数值仿真结果表明：经遗传算法优化的BP神经网络能有效地避免原始BP神经网络容易出现的局部极小的缺陷，且具有收敛速度快和精度高等优点。

关键词：BP神经网络遗传算法 MATLAB 结构优化Abstract— In recent years, artificial neural network gradually attention has been paid into the hot area of research in many fields have been involved in electronic applications such as other fields have a wide range of applications, and also continued to expand its applications. To alleviate the shortcoming of easily sinking into the local minimum existing in the BP neural network, the paper exploits the genetic algorithm to optimize the BP neural network. First of all, the genetic algorithm is utilized to optimize the weight values as well as the threshold values of the BP neural network. Subsequently, by using the optimized weight values and threshold values, we are able to get the improved BP neural network. Furthermore, we employ the simulation data to measure the performance of the improved BP neural network. The numerical results indicate that the optimized BP neural network can effectively overcome the local minimum of the original BP neural network and outperform the original BP neural network in the aspects of convergence speed andcomputation accuracy.Keywords—BP neural network, genetic algorithm, optimization1.引言前馈神经网络（BP 模型）其非线性逼近能力是它博得青睐的主要原因，而BP 算法作为前馈网络的主要学习算法，则无可争议的对其推广应用起了举足轻重的促进作用。

基于遗传算法的BP神经网络在柴油机故障诊断中的应用

Science &Technology Vision科技视界柴油机缸盖振动信号中包含着丰富的工作状态信息,在对其现代诊断技术中,基于振动信号分析的诊断方法显示出了其优越性,利用缸盖振动信号诊断柴油机故障是一种有效方法。

故障特征的提取和故障类型的识别是利用振动信号分析法在对柴油机进行故障诊断过程中两个最为重要的过程。

根据提取的故障特征识别柴油机的故障类型是一个典型的模式识别问题,对柴油机故障类型识别采用恰当的模式识别方法就尤为重要。

神经网络作为一种自适应的模式识别技术,其通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域,而不需要预先给出有关模式的经验知识和判断函数;它可以充分利用状态信息,对来自于不同状态的信息逐一进行训练而获得某种映射关系。

鉴于其自身特性,在故障模式识别领域中有着越来越广泛的应用。

而据统计,有80%~90%的神经网络模型都是采用了BP 网络或者是它的变形。

BP 网络是前向网络的核心部分,是神经网络中最精华、最完美的部分。

但是它也存在一些缺陷,例如学习收敛速度、不能保证收敛到全局最小点、网络结构不易确定。

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。

其基本操作是选择、交叉和变异,核心内容是参数编码、初始群体的设定、适应度函数的设计、遗传操作设计和控制参数的设定。

遗传算法通过种群随机搜索,对数据进行并行处理,将结果收敛到全局最优解。

因此,将遗传算法与BP 神经网络结合应用于柴油机故障诊断中,可以提高网络的性能,避免网络陷入局部极小解,进而实现对设备故障的识别。

1BP 神经网络1.1BP 神经元模型在柴油机故障诊断中的应用BP 神经网络是一种多层前馈型神经网络,其神经元的传递是S 型函数,输出量为0至1之间的连续量,它可以实现从输入到输出的任意非线性映射。

由于权值的调整采用反向传播学习算法,因此也称为其为BP 网络。

图1BP 神经元模型上图给出一个基本的BP 神经元模型,它具有R 个输入,每个输入都通过一个适当的权值和ω下一层相连,网络输入可表示为:a=f (wp+b )f 就是表示输入/输出关系的传递函数。

一种优化的BP神经网络算法在石油储层预测中的应用

一种优化的BP神经网络算法在石油储层预测中的应用
刁凤琴;诸克君;於世为
【期刊名称】《系统管理学报》
【年(卷),期】2008(17)5
【摘要】模型将GA、SA与BP 3种算法有机地融合在一起,实现优势互补。

采用二进制与实数混合编码,可以动态地根据样本特征对BP网络中的输入节点数、隐层节点数、转移函数、权值与阈值等进行自适应优化调整。

在保证精度的前提下,采用较少的输入节点和隐层节点数,使网络的结构相对简单。

采用自适应交叉率、变异率与学习率,以增强网络的自适应与泛化能力,极大地减少人为主观因素对网络设计的影响。

【总页数】5页(P499-503)
【关键词】动态;全参数;自适应;遗传算法;BP网络;结构确定
【作者】刁凤琴;诸克君;於世为
【作者单位】中国地质大学(武汉)经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F830.49
【相关文献】
1.应用测井和BP神经网络算法预测储层敏感性 [J], 孙建孟;谭末一;李召成
2.应用优化的BP神经网络模型预测储层伤害程度 [J], 罗向荣;任晓娟;赵强;王亚鹏
3.粒子群优化支持向量机算法在页岩储层总有机碳含量预测中的应用——以渝西地
区Z井区为例 [J], 陈愿愿;邓小江;王小兰;何奇;黄东山;程莉莉;张耀云;李秋婉
4.一种MPSO-BP-RBF网络模型及其在石油储层预测中的应用 [J], 於世为;诸克军;郭海湘
5.一种基于差分演化算法的规则提取及其在石油储层识别中的应用 [J], 郭海湘;黎金玲;李亚楠;孙涵
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