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基于量子差分进化算法的油田水淹层识别方法
基于量子差分进化算法的油田水淹层识别方法
来源 :自动化技术与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaoxianjihuoma
【摘 要】
:
为提高水淹层识别精度及识别效率,本文提出一种基于量子差分进化算法的识别方法。首先根据样本数据建立非线性回归模型,然后采用差分进化算法优化模型参数。方法简单直观,物
【作 者】
:
张晓雷
【机 构】
:
大庆油田电力集团供电二公司
【出 处】
:
自动化技术与应用
【发表日期】
:
2014年9期
【关键词】
:
量子差分进化
非线性回归
水淹层识别
quantum differential evolutionary nonlinear regression water
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为提高水淹层识别精度及识别效率,本文提出一种基于量子差分进化算法的识别方法。首先根据样本数据建立非线性回归模型,然后采用差分进化算法优化模型参数。方法简单直观,物理概念清楚。以大庆油田实际水淹层数据进行仿真,结果表明该方法的正确识别率比BP神经网络有15%的提高。
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