基于优化的BP神经网络地层可钻性预测模型
来源期刊:探矿工程岩土钻掘工程2012年第11期
论文作者:董青青 梁小丛
文章页码:26 - 28
关键词:地层可钻性;BP网络模型;粒子群算法;预测模型;
摘 要:提出了一种粒子群算法(PSO)优化的BP网络模型预测地层可钻性的新方法。利用粒子群算法优化BP网络模型的参数,避免了BP网络陷入局部极小值的缺点,提高了模型的预测速度和精度。结合钻探实例,利用测井资料和地层可钻性级别的关系建立了可钻性级别实时预测模型,并将该模型与传统的BP网络进行对比,结果表明,该模型优于BP网络,具有较高的精度和较快的收敛速度,有一定的适用性。
董青青,梁小丛
中国地质大学〈武汉〉工程学院
摘 要:提出了一种粒子群算法(PSO)优化的BP网络模型预测地层可钻性的新方法。利用粒子群算法优化BP网络模型的参数,避免了BP网络陷入局部极小值的缺点,提高了模型的预测速度和精度。结合钻探实例,利用测井资料和地层可钻性级别的关系建立了可钻性级别实时预测模型,并将该模型与传统的BP网络进行对比,结果表明,该模型优于BP网络,具有较高的精度和较快的收敛速度,有一定的适用性。
关键词:地层可钻性;BP网络模型;粒子群算法;预测模型;