利用遗传算法优化的小波神经网络实现地热资源预测

【摘要】：文章主要介绍了一种基于遗传算法优化的小波神经网络进行地热资源评测的方法。选择对地热资源产生具有较大影响的火山、地震、布格重力、磁异常、到断层距离和地下水SiO2组分作为评测影响因子,利用小波神经网络优异的时频转换、网络自学习特性和遗传算法的全局优化特点,将两者相结合,对网络参数进行优化,并进行网络自学习。通过数据仿真得到的预测值与实际值基本一致,证明了该方法具有良好的地热资源评测前瞻性。 【作者单位】： 海相储层演化与油气富集机理教育部重点实验室;中国地质大学能源学院;
【关键词】： 地热资源预测 小波神经网络 遗传算法
【分类号】：TK521.2;TP18
【正文快照】： 在传统化石能源使用导致自然环境日趋恶化的情况下,新能源和可再生能源成为各国研究的重点。地热能就是一种绿色、清洁能源,泛指地球自身能够释放的热能。火山喷发、地表温泉、具有一定温度的地下水都表明地球内部蕴含有巨大的热能。地球每年从太阳吸收的能量约为4.2×1024J,

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