基于遗传算法的组合预测在油液光谱分析中的应用
基于智能算法的油气勘探中的储层预测研究
基于智能算法的油气勘探中的储层预测研究近年来，基于智能算法的储层预测研究已经成为了油气勘探领域的热门话题。
智能算法作为一种先进的预测方法，已经在储层预测中取得了许多成果。
本文将从智能算法的概念定义入手，探讨其在油气勘探中的应用和发展现状，并探讨智能算法在油气勘探中的发展趋势。
一、智能算法的概念及定义智能算法是一种可以模拟人类智能行为的算法，它主要应用于数据挖掘、机器学习、模式识别等领域。
所谓智能算法，主要包括遗传算法、神经网络、模糊逻辑、支持向量机、贝叶斯网络、模拟退火等一系列算法。
这些算法通常都会以自适应、数据驱动为基础，通过对大量数据处理和模型优化，达到提高预测精度的目的。
二、智能算法在储层预测中的应用智能算法因其自适应、数据驱动和高精度等特点，越来越受到油气勘探领域的关注，并在储层预测、组合预测、地质建模等方面得到广泛应用。
（一）智能算法在储层预测中的应用储层预测是油气勘探领域一项重要的任务，其难点在于预测精度和预测速度的提升。
智能算法可以通过大量的数据处理和模型优化，实现高水平的预测精度。
其中，神经网络算法适用于储层纵向预测，而支持向量机和模糊逻辑适用于储层横向预测。
（二）智能算法在组合预测中的应用组合预测是目前油气勘探领域普遍采用的一种预测方法，其基本原理是将多个模型输出结果进行加权平均，从而提高预测准确率。
智能算法可以用于组合预测的组合模型的优化，从而提高组合预测的精度和可靠性。
（三）智能算法在地质建模中的应用地质建模是油气勘探中非常重要的环节，其目的是通过对各种地质数据的整合、分析和处理，开发出合理的井位和油气储量分布模型。
智能算法可以通过大量的数据处理和地质建模优化，实现高水平的预测精度。
三、智能算法在储层预测中的发展现状近年来，智能算法在油气勘探领域中的应用得到了广泛的关注和研究。
在储层预测中，神经网络、支持向量机和模糊逻辑等算法已经取得了很大的进展。
而组合预测和地质建模等领域也开始得到越来越多的研究和应用。
基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究
基于遗传算法的多组分光谱解析方法研究作者：范贤光巫梅琴陈宇欣方晓玲胡雪亮王昕来源：《数字技术与应用》2018年第01期摘要：光谱解析方法是一种常见的光谱分析方法，广泛用于各种化学计量学领域。
现有的解析方法无法处理纯组分未知的应用体系，本文针对该情况，提出了基于遗传算法和最小二乘法的多元组分光谱解析定量分析方法。
该方法首先通过遗传算法在混合光谱上寻找未知组分的最优峰位置和最优峰形，得到一组的最优纯组分光谱矩阵，再利用最小二乘拟合曲线，能够快速有效地解析混合光谱。
在实验中，对纯组分光谱全未知、纯组分光谱部分未知及不同参数设置下算法的表现进行了讨论，分析其对算法收敛速度及计算结果精确性和稳定性的影响。
利用该方法对流式细胞仪光谱数据进行处理，解析效果良好，谱线的契合程度高，验证其用于多组分流式细胞仪光谱数据分析的可行性、有效性和精确性。
关键词：光谱解析；遗传算法；最小二乘法；流式细胞仪中图分类号：TH79 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2018）01-0134-04随着现代分析仪器的发展，多组分二维数据越来越容易获得，而该数据矩阵的解析也成为分析化学中数据分析方法的研究焦点之一。
在过去的几十年里，各种化学因子分析方法都曾成功的应用于二维数据的解析，如渐进因子分析（EFA）主要利用数据曲线依次出现依次消失的特点得到组分浓度窗口信息，但增量计算导致误差累积[1，2]；窗口因子分析（WFA）能更加准确、快速地解析数据，但组分窗口数据的获取需结合多次试验和直观判断[3，4]；直观推导式演进特征投影分析（HELP）循环利用“组分剥离技术”将全部组分分离，实现光谱重叠峰完全解析[5，6]。
但是当数据矩阵存在较大噪音或缺乏量测误差信息时，由于以上方法对原始数据的依赖程度大，解析存在一定的困难[7]。
光谱流式细胞分析仪作为细胞和生物分子功能研究的重要平台，可实现对其粒径、浓度和多种生化性状的高分辨率定量表征[8，9]。
基于遗传算法和长短记忆神经网络组合模型的加油站销量预测
基于遗传算法和长短记忆神经网络组合模型的加油站销量预测潘诗元;易万里;李翔宇
【期刊名称】《化工自动化及仪表》
【年(卷),期】2022(49)2
【摘要】针对加油站销量波动大且非线性特征明显,使用传统时间序列的预测模型无法满足实际预测需求的情况,提出基于遗传算法(GA)和长短记忆神经网络(LSTM)的销量组合预测模型,在原始数据的基础上加入温度、天气、油价、星期、节假日特征进行辅助预测,对文本类数据使用One-hot编码并使用Embedding降维,采用遗传算法求得LSTM模型的最优超参数来提升模型精度。
结果显示:该模型精度保持在90%以上且符合大规模预测需求,能够投入实际应用。
【总页数】8页(P207-214)
【作者】潘诗元;易万里;李翔宇
【作者单位】中国石油大学人工智能学院;中国人民大学统计学院;东北财经大学统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于卷积神经网络与双向长短时记忆网络组合模型的短时交通流预测
2.基于遗传算法优化卷积长短记忆混合神经网络模型的光伏发电功率预测
3.基于遗传算法—优化长短期记忆神经网络的柴油机瞬态NO_(x)排放预测模型研究
4.基于4种长短
时记忆神经网络组合模型的畸形波预报5.基于极端梯度提升-长短期记忆神经网络组合模型的短期电力负荷预测
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遗传算法在石油勘探中的应用研究
遗传算法在石油勘探中的应用研究遗传算法作为一种基于自然界生物进化过程的求解方法，已经被广泛应用于许多领域，例如优化控制、机器学习、工程设计等。
其基本思想是通过模拟生物进化的过程，不断地对种群中的个体进行选择、交叉和变异，从而逐渐找到最优解。
在石油勘探领域，遗传算法也被广泛应用，尤其是在油藏评价、油藏开发和油藏管理等方面。
油藏评价是指通过对储层岩石物理、化学、地质等特征进行综合分析，对沉积岩相、构造构造、岩性、孔隙结构、流体性质等方面的情况进行评价，以确定油藏的形成环境和分布规律以及储量和开采方案等。
在油藏评价中，遗传算法可以用于较为复杂的地质参数反演、储层描述、油藏动态模拟等方面的问题求解。
通过对所得结果进行分析和解释，油田工程师可以更加准确地评估油藏的潜力和开发方案，从而提高油田的勘探开发效率。
油藏开发是指对评价所获得的油藏潜力进行综合评估，制定相应的开发方案，并进行实施的过程。
在油藏开发中，遗传算法可以提供多种求解方法。
例如，在输送管道的设计中，优化管道的输送能力和经济效益是非常重要的，遗传算法可以用于此类问题的求解和优化。
此外，在污水处理设备设计中，根据各种因素的考虑，如技术优势、制度优势、成本优势等对设计方案进行排列，遗传算法可以适应这类多因素决策，得到最优选择。
油藏管理是指在油藏生命周期内对油田进行管理和优化的一系列工作，包括常规开采、增油开采、矿井排放、污水治理等。
在油藏管理中，遗传算法可以用于对各种生产规模的数据进行统计分析，进行预测和预测，进行系统建模。
在油藏管理中，特别需要依靠遗传算法解决大数据量、高复杂度的问题。
此外，遗传算法还可以对油藏开采中的各种参数进行自动优化，提高生产效率和经济效益。
综上所述，遗传算法在石油勘探领域中的应用，可以使用遗传算法有效地缩短石油勘探和开发的周期，降低油田勘探和开发的成本，更加准确地评估储量和开发方案，提高油田勘探与开发的效率和效益。
与此同时，遗传算法也为解决油田开发过程中的多变量、多参数、多目标等难题，为油田开发和石油勘探领域的科学研究提供了强有力的支持。
基于遗传算法的曲线拟合方法用于重叠荧光光谱的定量解析
可降低 尿液背景干扰 ， 但是操作程序较为复杂［ 】 。已有 多篇 文 献报道以高效液相色谱分离用于检测尿液中的氟喹诺酮类
抗 生素［ “ 。 是 ， １ ］但 试剂用量大 ， 线性范 围较 窄 ， 灵敏度低 。 如何简便有效地校 正尿液 中内源荧 光物 质的干扰 ，建立一种 无需前处理 而直 接测定尿 液中的抗 生素的快 速分 析方 法是 十 分必要 的。本方法避免 了繁琐 的分 离步骤 。以“ 数学分 离” 代 替“ 化学分离” 直接 、 ， 简便 、 快速 ， 且结果准确 、 可靠 ，具有
组分检测过程 中荧光光谱 相互 干扰的问题 。 察了不同尿液中 内源性荧光物质对加替沙星 （ Ｆ ｘ） 考 Ｇ Ｌ 荧光的干 扰。 应用 拟合 荧光光谱 图可有效地消 除内源性荧光 物质的干扰 。在优化条 件下 ， Ｌ ＧＦ Ｘ的浓度在 ０ Ｏ ～３ ５ ．６ ． ｇ・ ＿ 范 围内 ， ｍＬ １ 与其荧光强度之 问具有 良好 的线性 ， 相关 系数为 ０ ９ ９４ ． ９ 。检出限为 ０ ０ ｇ・ ～ ，回 ． ２肛 ｍＬ 收率为 ９ ． ～ １９ ４ ， ９２ ｏ． 相对标准偏差 为 １ ３ ． ％～２ ７ 。结果表 明，拟合荧光光谱法无需分离即可实现对 ．
基金项 目： 国家 自然科学基金项 目（ ０ ７ ０ ０ 和河北 省 自 ２８５２） 然科 学基金项 目（ ２ ０ ０ ０ ８ ） Ｂ ０ ８ ０ ５ ３ 资助 作者简介 ： 夏祥华 ， ９ ８ １ ７ 年生 ， 河北大学化学与环境科学学院博士研究 生 ・ｅ ａ ｉ ｉ ｇ ｕ２ ０ ＠１ ３ ｃｒ － ｉ ｘ ｘ ｎ ｈ ａ０ ６ ６ ．ｏ ｍ ｈ ａａ ｎ
基于遗传算法的原油混合优化研究
ｃ， ｄ（ ＝１２ … ，） — — 时间问隔ｔ ，， ｎ ； 内原油加工 量 ； — — 侧线产 品价格 ； —— 第 ｉ 种产品的收率 ， ｉ＝ １２ … ， ｇ、 ， ， ｍ； ６—— 可 变 加 工 成 本 的 回 归 系 数 ， ：１２ …， ］ ， ， ５——加工 成本 的辅助 材料 、 、 水
炼， 很少 考虑原 油 的储运 调 度 ， 法 优化 原 油 的储 无
模型 中不包含 固定成 本 （ 如工 资 、 奖金 、 固定资 产折 旧费 、 修理 费等） 由于 固定成本 在优化模 型 中 ，
可 以看作定值 ， 因此对优化结果没有影 响。
备， 造成 了很大 的浪 费。兰鸿森 等人 早 期对 原油 混炼的研究 只是 给出 了混 合原油 的属性 约束 ， 没有 考虑原 油混合 的储 运调度 约束 ， 文献 ［ ］ ６ 研究 了 以 满足二次加工质量卡边要求为 目标 的生产调度优化 模型， 但其 只考虑两种原油 的混合 ， 对于两种 以上的
（ 南京 工 业 大 学 自动 化 与 电 气工 程 学 院 ， 京 ２ ０ ０ ） 南 １０ ９
摘 要 ： 对 原 油 混合 优 化 问题 进 行 了研 究 ， 模 型 建 立 过 程 中综 合 考 虑 了原 油 的储 运 调度 约 束 和 混 合 原 油 属 在
性约束 ， 并计入 了装置加工的可 变成本 ， 使之更加符合 生产 实 际， 采用遗传 算法来 求解模型 ， 通过 实例 分析 ， 明 证
，
∑ｇ ・ ∑ ） （
收稿 日期 ：０ ９１ —２ 修改稿 ） ２ ０ ．０１ （ 基金项 目： 国家“ ６ ” ８３ 重点项 目子课题 （０ ６ Ａ ４ ３ ８０ ） ２ ０ Ａ ０ ０ ０ ２
基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测
基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测光谱分析是一种常用的化学分析方法，可以用来测定物质中的成分以及结构信息等。
但是，光谱分析的过程中需要对其进行预处理、优化和预测才能更加准确地得出结果。
其中，遗传算法和支持向量机算法是两种常用的优化和预测方法。
本文将介绍基于遗传算法和SVM算法的光谱分析优化预测方法，并探讨其在实际应用中的优势和局限性。
一、遗传算法遗传算法是一种基于自然进化过程的优化算法，通过模拟自然界中的遗传、交叉和变异等过程，在解空间中寻找最优解。
在光谱分析中，遗传算法可以用于对特征向量的优化，以提高光谱分析的准确度。
首先，通过一定的采样方法，从原始数据中提取出代表性的光谱特征向量。
然后，将这些特征向量作为种群进行初始化，并计算每个个体的适应度值。
适应度值可以根据实际情况进行设计，例如反映特征向量与目标结果的相关程度等。
接着，通过遗传算子（交叉、变异）对种群进行优化。
经过多轮迭代后，种群逐渐趋向于全局最优解。
最后，根据所得到的优化后的特征向量，用机器学习算法进行预测。
二、支持向量机算法支持向量机算法是一种经典的监督学习算法，可用于分类和回归问题。
在光谱分析中，SVM算法可以用于将特征向量映射到高维空间中，并寻找最优划分超平面，以进行分类或回归预测。
首先，将提取的特征向量输入到SVM模型中，并进行特征映射。
通过核函数的作用，将特征向量映射到高维空间中进行线性划分或非线性划分。
接着，确定最优划分超平面。
最优划分超平面是指使训练集上的分类或回归误差最小化的超平面。
最后，利用得到的最优划分超平面进行测试集上的分类或回归预测。
三、优劣比较与应用前景遗传算法和SVM算法在光谱分析中都有较好的优化和预测效果，但各自也存在一些特点和局限性。
遗传算法在特征向量优化方面具有较大的灵活性和泛化能力，但耗时较长，并且需要对输入参数进行优化。
而SVM算法则可以有效地处理非线性分类问题和高维度特征向量，但需要选择合适的核函数和正则化参数。
多目标遗传优化算法自适应策略及其在石油加工中的应用
ａ ｈｉ ｖ ｄ ｍ ｏｒ ｔ ｂｌ ｐｔｍ ｕ ｅ ｕｌ． Ｓｏ ｉ ｓａ ｒ ｅ ｈａ ｈｅ ｉ ｐｒ ｖ ｄ ｇ ｎ ｔｃ ａｇｏ ｉｈ ＰＡ Ｇ Ａ ｓ ｃ ｅ ｅ ｅｓａ ｅｏ ｉ ｍ ｒ ｓ ｔ ｔｈａ ｐｐ ｏｖ ｄ ｔ ｔｔ ｍ ｏ ｅ ｅ ｅ ｉ ｌ ｒｔ ｍ Ｉ ｉ
算 法应 用 于 催 化裂 化 分馏 塔 的 多 目标 优 化 问题 ， 到 了更 加 稳 定 的优 化 结 果 ， 证 了 笔者 提 出 的 改进 策 略 的 可行 性 和 有效 性 。 得 验
关 键 词 ：多目标优化 ； 遗传算法 ； 自适应 ； 分馏塔
中 图分 类 号 ： Ｐ ７ ． Ｔ ２３２
文献标识码 ： Ｂ
文 章 编 号 ：１０ — ３ ４ ２ ０ ） ４ ０ ２ — ４ ０ ７ ７ ２ （０ ７ ０ － ０ ９ ０
Ａｄ ｐ ｉｅＳ ｒ ｔｇ ｆＭ ｕｔ ｏ ｊｃｉｅＧｅ ｅｉ ｔ ｚ ｔ ｎ Ａｌｏ ｉ ｍ ａ ｔ ｔａ ｅ ｙｏ ｌｉ ｂ ｅ ｔ ｎ ｔｃＯｐ ｉ ａｉ ｇ ｒｔ ｖ — ｖ ｍｉ ｏ ｈ
当前 ， 油在 世界一 次性 能 源消 费 中仍 占有 主 石
要 地 位 ， 化 裂 化 （ Ｃ Ｕ） 石 油 加 工 过 程 中 的 主 催 Ｆ Ｃ 是
遗传算法与神经网络结合预测低渗透油藏产油量——以宝浪油田为例
的局 部精确 搜索 能力 和遗传 算法 的全局 搜索 能力 有
机结 合起来 ， 能做 到优 势互 补 ， 高 了预测 的精度 。 提
定 的局 限 性＿ 。 因此 ， 必 要 从 数 学 的 角度 出 １ ］ 有
２ 遗传算法与 Ｂ Ｐ算法结合的方法与步骤
人工 神 经 网络 具 有非 常 强 的非 线性 映射 能力 ，
— —
以宝 浪油 田为 例
董玉安 赵 蕊 叶 欢 廖 晶 高立建。张红坡。 ， ， ， ， ，
（． 国 石 化 河 南 油 田分 公 司石 油 勘 探 开发 研 究 院 ， １中 河南 南 阳 ４ ３ ３ ； ７ １２ ２ 中 国石 化 河 南 油 田分 公 司第 二 采 油 厂 ；． 国石 化 河 南 油 田分公 司第 一采 油厂 ） ． ３中
１ 遗传 算 法 与 Ｂ Ｐ算 法简 介
人工 神 经 网 络 （ ＡＮＮ， ｔ ｃ ｌＮｅ ｒｌＮｅ— Ａｒ ｆ ｉ ｕａ ｉ ａ ｉ ｔ
ｗｏｋ 预 测方法 是对 人类 大脑 的一种 物 理 结构 上 的 ｒ）
（ Ｐ算法 ） Ｂ 存在一 定缺 陷 ， 往会 降低 预测结果 的准 往 确性 ， 将遗 传算 法与 神经 网络有 机结合 ， 能较 好克 服 Ｂ Ｐ算 法 的缺 陷 。 利用 以下算 法步 骤来 实现遗 传算 法对神 经 网络
收 稿 日期 ： ０ １—０ —１ ； 回 日期 ： ０ １ ６ ９ ２１ ５ ９改 ２ １ —０ —１
模拟 ， 即利 用计算 机仿 真 的方法 ， 从物 理结构 上模 拟 人脑 ， 以使 系统 具 有人 脑 的某 些智 能 。在 众 多 的 人 工神 经 网络模 型 中 ， 层 前馈 神 经 网络模 型是 目前 多
基于GA-BP模型的油液光谱预测
基于GA-BP模型的油液光谱预测张竹慧;段东立【摘要】根据BP神经网络在时间序列预测中的优缺点，文章采用遗传算法（GA）优化神经网络的初始权、阈值，并利用优化后的神经网络模型(GA-BP)预测发动机油液光谱参数。
首先对8组样本进行训练，然后进行预测，并同BP模型预测结果比较，证明GA-BP模型预测误差小，预测精度高，具有一定的应用价值。
%Based on BPNN Prediction Model,this paper use GA algorithm to optimize the weight of BPNN, by which we predicts the oil spectral. After training 8 pairs of samples and comparing the results with the predictionof single BP, it showes that GA-Bp model is more accurate.【期刊名称】《无线互联科技》【年(卷),期】2015(000)005【总页数】3页(P84-86)【关键词】油液光谱;神经网络;遗传算法;预测【作者】张竹慧;段东立【作者单位】武警工程大学装备工程学院，陕西西安 710086;武警工程大学装备工程学院，陕西西安 710086【正文语种】中文磨损金属颗粒浓度可直接反映了设备的运行状况，所以在设备状态监控领域金属颗粒浓度预测是润滑油分析的最重要内容之一。
文章通过研究磨损金属颗粒浓度数据序列构成的一般规律，根据神经网络与遗传算法在时间序列预测中的优缺点，提出以GA优化BP神经网络的初始权、阈值，构建GA-BP模型。
实例预测结果表明，GA-BP模型的精度与速度都比较理想，优于单一的BP模型。
BP神经网络在时间序列分析中不是一个十分完善的网络[1]，这是因为一方面学习算法的收敛速度较慢，另一方面在优化过程中易陷入局部极小点。
算法优化技术在石油勘探中的应用研究
算法优化技术在石油勘探中的应用研究随着现代技术的快速发展，石油勘探已经从传统的地质勘探向数字化、信息化和智能化方向发展，其中涉及到了大量的数据处理和计算任务。
为了加快石油勘探领域的发展，科学家们研究并提出了一系列的算法优化技术，这些技术在石油勘探中发挥着重要的作用。
一、快速成像技术快速成像技术是一种基于数据处理和计算机算法的高效成像方法，它可以在石油勘探过程中帮助地质学家和地球物理学家快速建立地下构造模型，准确预测油气藏位置。
快速成像技术利用计算机的强大计算能力，对采集的地震数据进行数字化分析和处理，从而得到高分辨率的地下构造图像。
它是一种集数据分析、图像处理、信号处理、数学建模和计算机科学等多学科的优秀交叉学科，对石油勘探领域的发展有着重要的推动作用。
二、数据挖掘技术石油勘探领域涉及到大量的数据处理和分析任务，包括地震数据、岩石物理数据、地质勘探数据等。
然而，这些数据的规模之大、种类之多，对于地质学家和地球物理学家的数据分析能力提出了很高的要求。
为了解决这一问题，科学家们推出了数据挖掘技术，通过对数据进行高效的分析和处理，帮助地质学家和地球物理学家从大量数据中发现有意义的信息和规律。
三、人工智能技术人工智能技术是一种模拟人类智能思维过程的技术，它在石油勘探领域的应用十分广泛。
例如，利用深度学习技术进行地震数据解释，可以大大简化数据处理的流程，提高地质勘探数据的准确性和可靠性。
同时，人工智能技术还可以帮助地下资源勘探人员准确预测地下岩石类型，识别出潜在的石油、天然气等资源。
四、云计算技术云计算技术是一种基于网络的计算机技术，可以为石油勘探领域所需的数据分析和计算提供高效、快速、安全、可靠的解决方案。
石油勘探领域中的数据分析和处理所需的计算量非常庞大，传统的单机计算无法满足要求。
借助于云计算技术，石油勘探人员可以通过网络将数据上传到云端，在云端进行高效的数据分析和处理，大大提高数据处理的速度和准确性。
运用遗传算法进行油藏描述
运用遗传算法进行油藏描述
C.E.Romero;赵洪才;等
【期刊名称】《国外油气地质信息》
【年(卷),期】2002(000)003
【摘要】油藏描述是根据数模参数来描述油藏、以便对其进行动态预测的一种方法。
我们介绍了一种采用专用设计的遗传算法来搜索最有可能与油藏的测量结果拟合的油藏描述方法。
该遗传算法使用六个染色体来代表不同类型的油藏参数。
其中三个染色体具有多维实数结构，而另外三个染色体则为一维二进制数组。
创造了专门设计的交换和变异算子与非标准的基因组结构一同使用。
该方法在真实、复杂的人造油藏模型上进行了试验，并与模拟退火（SA）算法进行了比较。
我们证明，
遗传算法能获得比模拟退火算法更好的结果，可与人工计算所能得到的结果相媲美。
此外我们还证明，对于算法建立的详细过程而言，遗传算法的性能是稳健的。
因为该算法易于进行并行处理，对于被丢失和被破坏的解具有稳健性，且能返回一组良好的解，因此它是自动油藏描述算法中的一种理想方法。
【总页数】7页(P74-79,93)
【作者】C.E.Romero;赵洪才;等
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TE321
【相关文献】
1.运用遗传算法对大学生体能教学训练要素进行优化设计 [J], 金萍;龙驹
2.运用遗传算法对大学生体能教学训练要素进行优化设计 [J], 金萍;龙驹
3.运用改进的量子遗传算法进行结构损伤识别 [J],
4.运用遗传算法进行智能音乐作曲研究 [J], 黄澄宇;汪镭;康琦;吴启迪
5.运用遗传算法进行智能组卷 [J], 陈涵
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用遗传算法求解油藏动态预测的非线性模型
用遗传算法求解油藏动态预测的非线性模型
蒋明;仲颖;王亚洲
【期刊名称】《大庆石油地质与开发》
【年(卷),期】1999(018)006
【摘要】阐述了油藏动态预测中的几类有代表性的非线性模型,简单介绍了遗传算法的基本原理及计算步骤,探讨了其在油藏动态预测中,求解几类非线性模型的应用,该方法易于在计算机上编程实现.以实例进行了验证,结果表明该方法具有很好的精度和实用性.
【总页数】3页(P18-20)
【作者】蒋明;仲颖;王亚洲
【作者单位】华北石油管理局勘探开发研究院;华北石油管理局勘探开发研究院;华北石油管理局开发事业部
【正文语种】中文
【中图分类】P5
【相关文献】
1.改进的实数遗传算法在求解组合预测模型中的应用 [J], 李中才
2.遗传算法在求解航空发动机非线性模型中的应用 [J], 李松林;孙健国
3.《潜山油藏动态模型及油藏预测》 [J], 李泓平
4.基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法 [J], 郑银燕;胡桂廷;张正江;闫正兵;朱志亮
5.基于遗传算法和非线性规划求解信息交互的光伏阵列模型鲁棒参数辨识方法 [J], 郑银燕;胡桂廷;张正江;闫正兵;朱志亮
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基于遗传算法的原油混合优化研究
基于遗传算法的原油混合优化研究
杜祜康;赵英凯
【期刊名称】《化工自动化及仪表》
【年(卷),期】2010(37)1
【摘要】对原油混合优化问题进行了研究,在模型建立过程中综合考虑了原油的储运调度约束和混合原油属性约束,并计入了装置加工的可变成本,使之更加符合生产实际,采用遗传算法来求解模型,通过实例分析,证明了模型和算法的有效性.
【总页数】3页(P8-10)
【作者】杜祜康;赵英凯
【作者单位】南京工业大学,自动化与电气工程学院,南京,210009;南京工业大学,自动化与电气工程学院,南京,210009
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;TQ021.8
【相关文献】
1.基于混合改进型遗传算法的螺旋铣孔孔群加工路径优化研究 [J], 李忠群;郭文慧;王志康
2.基于混合遗传算法的物流配送路径优化研究 [J], 杨柳
3.基于混合遗传算法的任务驱动分组优化研究 [J], 李浩君;杜兆宏;邱飞岳
4.基于PLS的原油选择与混合优化研究 [J], 杜祜康;赵英凯;李丽娟;俞辉
5.基于混合遗传算法的四线钢桁斜拉桥索力优化研究 [J], 马广
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基于遗传算法的GRU神经网络采油量预测
基于遗传算法的GRU神经网络采油量预测
程国建;付王泽鹏
【期刊名称】《信息技术与信息化》
【年(卷),期】2022()5
【摘要】针对当前传统的BP神经网络算法中的收敛速度有可能相对较慢和有可能比较容易地陷入局部最优解中的这样一些典型问题,提出新的一种基于遗传算法的门控循环神经网络算法用以预测采油量。
首先是利用循环神经网络模型和随机激活模型层来建立深度自主学习的神经网络模型层;随后利用一种改进后的遗传算法对所建立出的神经网络结构模型进行了优化,避免令其陷入局部的最优解,搜寻空间上的全局的最优解;最后对其实验所得结果再次进行重新分析,表明这个新结构模型其预测结果精度较高,收敛比较快,对石油产量预测工作有一定的参考意义。
【总页数】6页(P5-10)
【作者】程国建;付王泽鹏
【作者单位】西安石油大学
【正文语种】中文
【中图分类】TP1
【相关文献】
1.遗传算法与神经网络结合预测低渗透油藏产油量——以宝浪油田为例
2.基于PCA和改进PSO-GRU神经网络的气温预测
3.基于量子加权GRU神经网络的电
力系统短期负荷预测4.基于双层GRU神经网络的油田注水预测方法研究5.基于GRU循环神经网络的云数据中心应用故障预测方法
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李 兵 张培林 曹 征 宫鹏涵
（ 械工 程 学 院 自行 火 炮 教研 室 军
河北 石 家 庄 ０ ０ ０ ） ５０ ３
摘要： 基于目 一元线 前的 性回归 测模型、 预 灰色预 测模型和时间 预测模型３ 序列 种预测模型的 优缺点， 综合上述３ ｛ ：
种预测模型， 提出了一种基于遗传算法的组合预测模型， 并应用遗传算法确定了组合预测的权重系数。实例分析计算表 ｛ ： 明，该方法具有更好的预测效果。 Ｆ
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２０ ０ ６年 ４月
润 滑 与 密 封
ＬＵＢＲＩ ＣＡＴ ＯＮ Ｉ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
Ａｐ ． ０ ６ ｒ２ ０
第 ４期 （ 总第 １６期 ） ７
Ｎ ． （ｅ ａ Ｎ ． ７ ） ｏ４ ｓｒ ｌ ｏ １６ ｉ
基 于遗传 算 法 的 组合 预 测 在 油 液 光 谱 分 析 中的应 用
ＭＡ ｍ ｄ ｌａ ｅ ｏ ｂｎｔｎｆｒ ａｔ ｇｍ ｄｌ ａ ｐ ｔｏｗ ｄ ｗ ｉ ｓｓ ｅｅ ｃ ｌ ｒｈ （ Ａ） ｏｃｍ ｉ ｅｔ ｅ ｏｅ， ｗ ｃｍ ｉ ｉ ｅ ｓｎ ｏｅ ｗ ｓ ｕ ｆ ａ ，ｈｃ ｕｅ ｎ ｔ ｇｉ ｍ Ｇ ｔ ｏ ｂｎ ｔ ｒ ｎ ａｏ ｏ ｃ ｉ ｒｒ ｈ ｇ ｉａ ｏｔ ｅｈ ｈ ｅ
测效果 。 １ 组 合 预 测 模 型
ｒ＝∑（ 。 ＋ｅ） Ｗ
（ ＝１ ，… ，ｎ ｔ ，２ ）
设 为 权 重系 数 的估 计值 ，ｒ 为 组 合 预测 值 ， 则：
． ．
＝
三加
ｔ ，２ ＝ｌ ，… ，ｎ
应用遗 传算 法求 出 Ｗ 的最 优 值 ，使组 合 预测模 型达 到最优 效果。本 文以误差平方 和为遗传算 法的 目 标 函数 ，以其最小 为最优解 ，即 ：
＃ 关键词 ： 组合预测；遗传算法 ；油液光谱分析
中图分 类 号 ：Ｔ Ｉ３ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编号 ：０５ ０５ （０６ Ｐ８ ２ ４－ １０ ２０ ）４—１５— ４ ２
Ｆ
Ｔｈ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｍ ｂ ｎ ｔｏ ｒ ｃ ｓｉ ｇ Ｂａ ｅ ｎ Ｇ ｅ ｔｃ ｅ Ａｐ ｌｃ ｔｏ ｆＣｏ ｉ ａ ｉｎ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎ ｓ ｄ ｏ ｎｅｉ Ａｌ ｏ ｉｈ ｎ Ｏｉ Ｓ ｅ ｔａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｌ ｐ ｃ ｒ ｌＡｎａｙ ｉ ｌ ｓｓ
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其 中 ： ∑Ｗ ＝１ ｌ Ｏ ；Ｗ 。
设 ｒ为实际观测值 （ ＝１ ，…，ｒ ， 为第 ｉ ｉ ｔ ，２ ｔ ） 种预测 的第 ｔ 预测值 （ ＝ｌ ，… ，ｋ ＝ｌ ， 个 ｉ ，２ ；ｔ ，２
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：ｏ ｉａ ｉｎ ｆｒｃ ｓｉ ｇ；ｅ ｅｉ ｌｏ ｔｍ ； ｉ ｓ ｅ ｔ ｌａ ａｙ ｉ ｙ ｒ ｓ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｏ ａ ｔ ｏ ｅ ｎ ｇ ｎ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｏｌ ｐ ｃ ｒ ｎ ｓｓ ｃ ｉ ａ ｌ
随着发动机状态监测要求的不断提高 ，在实际监 测 中不仅仅要对现时刻磨损状态进行分析 ，还需要对 发动机一定 时刻后 的磨损状态进行预测 ，掌握发动机
ＧＡ． ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ａｃ ｌ ｔｄ ｒ ｓ ｌ ｏ ｎ ｅ ａ ｌ ｔｅ ｃ ｍ ｉａｉｎ ｆ ｒｃ ｓｉ ｇｂ ｓ ｄ ｏ Ａｃ ｏｄ ｎ ｏ ｃ ｌ ｕａｅ ｅ ｕ ｔ ｆａ ｘ ｍｐｅ，ｈ ｏ ｂ ｎ ｔｏ ｏ ｅ ａ ｔｎ ａ ｅ ｎ ＧＡ ｓｍｏｅ ｅ ｅ ｔ ｅ ｉ ｒ ｆ ｃｉ ． ｖ
ｎ 。ｗ 为第 ｉ ） 。 种方法 的权重 ，ｅ ：ｒ一 ｌ 为第 ｉ 种 方法 的第 ｔ 个预测值的预测误差 。则 ：
…
，
的磨损趋势 ，为将来 的监测 和维修 提供重 要 的信 息 。 所以对 发动 机磨 损状 态 变化 趋势 进行 有 效合理 的建 模 ，研究磨损状态监测预测模型 ，是准确反映发动机 磨损 规律 的关键 ，也 是磨 损状 态 监测 的 一个重 要 方 面。现有预测模 型主要有一元线性 回归 预测模 型 、时 间序列预测模 型 、灰色预测模型等 ，一般来说 ，采用 预测模型不同 ，预测 的结果也不 同。 为 了更 好地 利用各种模 型提供 的信息 ，预测人员 提出 了组合预测方 法。对 于组合 预测 ，研究者 已经做 了很多探索 ，取得 了＿些 成果 ，推 动了组合预则模型 的发展 。本文作者在现有 文献研 究成果 的基础上 ，运 用遗传算法调整组合预测权 系数 ，综合 上述几种预测 模型找寻最优解 。计算结 果表明 ，该模 型有更好 的预
ｍｏ ｅ ｂ ｖ ｎ ｔ ｅｅ ｇｎ ｏ ｄｔｏ ｎｔｒｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｗｅｇ ｔｏ ｏ ｉａｉｎ ｆｒ ｃ ｓｉｇ ｍｏ ｅ ｓ ｃ ｌｕ ａｅ ｔ ｈ ｄ ｌａ ｏ ｅ ｉ ｎ ｉｅ ｃ ｎ ｉｉｎ ｍｏ ｉｏ ｇ， ｎ ｈ ｉｈ ｆｃ ｍ ｎ ｔ ｏｅ ａ ｔ ｄ ｌｗａ ａｃ ｌｔｄ ｗｉ ｔ ｅ ｈ ｉ ｂ ｏ ｎ ｈ