基于QPSO的BP神经网络油田节能指标预测

【摘要】：针对BP神经网络易陷入局部极小问题以及收敛速度慢的问题,引入量子粒子群优化算法和BP神经网络相结合的方法,共享BP神经网络强大的灵活性和量子粒子群全局搜索能力强的优势,通过改进QPSO的平均最优位置的计算方法,实现基于BP神经网络和量子粒子群的油田节能指标预测.以大庆某采油厂注水泵机组单耗数据为训练数据,预测结果表明该方法能达到良好的预测效果,具有可行性. 【作者单位】： 东北石油大学计算机与信息技术学院;大庆市钻探工程公司地质录井一公司;大庆市第三采油厂信息中心;
【关键词】： BP神经网络 量子粒子群 指标预测 算法优化 滑动平均
【基金】：国家自然科学基金(61170132) 国家重大专项(2011ZX05020-007) 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12521055)
【分类号】：TE43;TP183
【正文快照】： 1概述在油田节能减排工作不断深入的今天,油田节能管理的地位已经无可厚非,而节能指标预测又成为节能管理中的重中之重.由于油田节能管理中存在的多变性与复杂性,仅仅使用常规的预测方法很难达到满意的效果.文献[1]提出一种T-S预测模型,采用改进的量子遗传算法优化T-S参数,有

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