一种MPSO-BP-RBF网络模型及其在石油储层预测中的应用

摘要：

为适应复杂油气储集层非均匀性、非线性及不确定性的响应特征,提高储层预测精度,采用PSO混合编码,提出了一种基于混合MPSO-BP的RBF自构建学习模型.该模型中,每个粒子由整数与实数两部分构成,分别对RBF的基函数的个数及相关参数(中心,宽度,输出层权值)进行编码.同时,设计了一个特殊的适应度函数,在保证精度的前提下,使网络的结构相对简单.应用于储层预测实践中,相对于RBF其他学习算法,该算法隐节点少,精度高,泛化能力强.

关键词：混合编码、粒子群算法、自构建、RBF网络、储层预测

所属期刊栏目：20

分类号：F830.49(金融、银行)

资助基金：国家自然科学基金资助项目70573101;教育部博士点科研基金20100145120008;中国地质大学武汉中央高校基本科研业务费专项资金资助项目CUG090113

在线出版日期：2012-06-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：129-135