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| 基于RBF神经网络的油藏相对渗透率曲线计算 | |
| 作者姓名： | 葛玉磊 李树荣 |
| 作者单位： | 中国石油大学(华东)信息与控制工程学院, 山东 青岛 266580 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（60974039）;山东省自然科学基金项目（ZR2011FM002）。 |
| 摘 要： | 提出了一种基于改进的RBF神经网络的相对渗透率曲线计算方法。利用骨干粒子群的位置更新操作更新RNA遗传算法的变异算子得到混合RNA遗传算法（HRGA）,针对RBF神经网络中隐含层径向基中心值的确定,利用HRGA算法对其进行优化,并用于相对渗透率曲线的计算。将HRGA优化的RBF神经网络和标准RBF神经网络计算的相对渗透率曲线与真实值误差对比分析,实验结果表明HRGA优化的RBF神经网络明显提高了计算精度。 |
| 关 键 词： | RBF神经网络 混合RNA遗传算法 骨干粒子群 径向基中心值 相对渗透率 |
| 收稿时间： | 2013-08-12 |
| 修稿时间： | 2013-08-22 |
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