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基于模糊神经网络和遗传算法的大坝安全监控模型 总被引:6,自引:0,他引:6
应用监控模型来监控大坝的工作性态是一条有效途径,但由于大坝工作条件复杂,影响因素繁多,为以精确的数学进行描述带来了很大的困难,而应采用从定性到定量的综合集成的方法,将专家知识,监测数据和各种信息与计算机软硬件技术结合起来,把坝工理论和坝工家的经验结合起来对其进行研究,文中应用模糊神经网络和遗传算法等人工智能技术,依据专家的经验确定隶性函数,从而建立模糊神经网络预报模型,根据专家对实际情况的正确分析,对预报结果进行修正,达到进一步提高预报精度的目的。 相似文献
92.
水库最优调度规则的神经网络模型 总被引:2,自引:0,他引:2
利用人工神经网络的非线性决策特点,提出了水库(电站)最优调度规则的人工神经网络模型,以四川宝珠寺水电站为例,进行其最优调度规则的模拟,研究结果表明了模型的合理性,可行性及实用性。 相似文献
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94.
95.
循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。 相似文献
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97.
应用遗传神经网络研究低渗透储层成岩储集相—以胜利渤南油田三区沙河街组为例 总被引:3,自引:2,他引:1
以渤南油田三区沙河街组为例,应用遗传人工神经网络模式识别方法,开展了低渗透储层成岩储集相的研究。该工作是在储集层沉积相、成岩作用研究的基础上,选用流动层带指标、孔隙度、渗透率、粒度中值、泥质含量、孔喉半径均值和变异系数等7项参数,采用神经网络模式识别方法,通过建立遗传神经网络的学习及预测模型,对渤南油田三区沙河街组进行了成岩储集相识别,识别出4类成岩储集相:不稳定组分强溶解次生孔隙成岩储集相、碳酸盐胶结物溶解次生孔隙成岩储集相、强压实强胶结残余粒间孔成岩储集相和极强压实强胶结致密成岩储集相。Ⅰ类储集相的储集性能最好,Ⅳ类最差,为非储层或差储层。 相似文献
98.
孙耀华 《石油地球物理勘探》2003,38(1):17-21
地震勘探技术应用可以分为以二维地震研究构造为主的地震勘探初级阶段、以地震地层学为主的地震勘探中级阶段、以三维地震油藏静态描述为主的地震勘探高级阶段、以地震储层研究为主的开发地震妆级阶段和以四维地震进行油藏监测为主的开发地震高级阶段。针对5个不同阶段的地质条件和地质任务,选择使用合理的地震勘探技术是有效提高勘探开发效益的重要途径。焉耆盆地的勘探开发体现了以地震勘探为主的思路,在勘探开发过程中重视了针对不同勘探开发阶段和不同的地质 地震技术,因此,在早期勘探开发中取得了很好的经济效益。 相似文献
99.
为了准确、快速地进行缺陷识别,介绍了一种新型的前馈神经网络模型,即径向基概率神经网络。与以往的算法相比,该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。 相似文献
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