免疫神经网络在固井质量预测中的应用研究

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为了克服传统BP网络收敛速度慢,隐含层节点数不确定等缺点,将免疫算法与BP网络理论相结合,提出了应用免疫神经网络建立固井质量预测模型.在免疫神经网络算法实现中,增添了抗体浓度进行免疫调节,提高了群体的多样性.仿真结果表明,方法比BP网络建立的模型具有更短的训练时间和更高的预测精度,能够提高固井质量,实现固井质量的预测和跟踪分析,对固井中各种未知信息的预测有着较好的适用性,为固井质量预测提供了一种新方法.
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