【摘 要】
：
一些油藏(例如试井解释)系统的偏微分方程模型,经过变换能化为非线性函数项级数.级数的每一项均为地层参数θ的复杂非线性函数.级数的项数n与模型结构有关,可称为模型的
【机 构】
：
大庆石油学院,自动化与控制工程系,黑龙江,大庆,163318
论文部分内容阅读
一些油藏(例如试井解释)系统的偏微分方程模型,经过变换能化为非线性函数项级数.级数的每一项均为地层参数θ的复杂非线性函数.级数的项数n与模型结构有关,可称为模型的结构参数.把级数中的函数看成非线性神经元,来建立油藏系统的函数型连接人工神经网络模型.用系统辨识理论中的F检验法确定网络模型的结构参数n,用新的二阶递推学习算法估计网络模型的权系数.地层参数是试井解释的依据,因而要求其估值应具有全局最优性,又因上述函数为多蜂函数,在极值点处关于θ的变化很敏感,使问题更为困难,现有迭代法和遗传算法均未奏效.研制了一种新型的模拟生物种族形成的遗传算法解决了这个问题.应用表明用上述方法建模有很高的精度,并且能求出地层参数的最优估值.
其他文献
本研究提出了基于一族混沌映射的图像置乱算法,通过一族加扰分段线性混沌映射(PB-PLCM)产生伪随机序列,由伪随机序列确定图像行列置乱顺序及行列中各像素的置乱地址.实验
血液透析技术是一种专业性强,风险性较大的特殊治疗,是治疗急慢性肾功能衰竭的主要方法.血液净化中心护士每天都要接触患者的血液、体液等污物,暴露于多种危险中[1,2],易造成
基于计算机视觉的人体步态参数获取方法的研究是计算机视觉领域中备受关注的前沿课题,是人体步态分析的重要组成部分.它广泛应用于康复医学、虚拟现实、体育训练、舞蹈、
本文针对输入训练神经元网络(ITNN)存在学习速度慢的问题,引入动量因子和自适应学习速率,改进了学习算法,加快了收敛速度.将ITNN与RBF结合进行非线性系统建模,所建立的模
本文基于超声信号射频模式非线性模型,采用粒子群优化算法(PSO),对超声信号的特征参数进行了估计,并从超声信号参数估计的实际出发,引入了粒子群阈值优化算法(PSTO).粒子
本文探讨了基于支持向量机的非线性系统黑箱建模问题,利用标准支持向量机来辨识非线性自回归滑动平均模型,并利用支持向量机的性质从理论上分析了其对大噪音和小噪音的鲁
与位置有关的强衰减性是EIT的一个重要特征,这不仅导致EIT逆问题的不适定性,而且使得不同区域为图像重建所提供的信息量不同.对此,本文在基于提高图像重建质量的同时尽量
本研究应用基于ARMA模型的现代时间序列分析方法和应用基于Riccati方程的经典Kalman滤波方法,对带位置和速度观测的两传感器跟踪系统,在线性最小方差融合估计准则下,提出
随着麻风病防治一体化进程的加快,维持基本的麻风病的诊断治疗服务能力显得十分必要.这其中,保证麻风病防治机构查菌的质量是一个关键的环节[1、2].为了解目前浙江省麻风病防
考虑一类控制方程为抛物型方程的分布参数系统未知源项辨识问题.将问题转化为含弱奇异核的第1类Volterra积分方程求解问题,利用控制论的思想并通过定义Tikhonov意义下的