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基于T-S模型和PQGA的油田指标预测方法
引用本文:李盼池,王海英,杨雨.基于T-S模型和PQGA的油田指标预测方法[J].计算机应用与软件,2012,29(4):57-59,67.
作者姓名:李盼池  王海英  杨雨
作者单位:1. 东北石油大学石油与天然气工程博士后科研流动站 黑龙江大庆163318;东北石油大学计算机与信息技术学院 黑龙江大庆163318
2. 东北石油大学计算机与信息技术学院 黑龙江大庆163318
基金项目:国家自然科学基金项目(61170132);黑龙江省教育厅科学基金项目(11551015);中国博士后科学基金特别项目(201003405)
摘    要:针对油田开发指标预测问题,提出一种T-S模型建模方法.该方法采用量子遗传算法优化T-S参数.首先根据预测指标及影响因素建立模糊规则库,然后根据模糊规则库建立T-S预测模型,采用改进的量子遗传算法优化T-S参数.以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效可行的.

关 键 词:T-S模型  量子遗传算法  指标预测  优化算法

PREDICTION OF OILFIELD DEVELOPMENT INDEXES BASED ON T-S AND PQGA
Li Panchi , Wang Haiying , Yang Yu.PREDICTION OF OILFIELD DEVELOPMENT INDEXES BASED ON T-S AND PQGA[J].Computer Applications and Software,2012,29(4):57-59,67.
Authors:Li Panchi  Wang Haiying  Yang Yu
Affiliation:1(Post-doctoral Research Center of Oil and Gas Engineering,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,Heilongjiang,China) 2(School of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,Heilongjiang,China)
Abstract:Aiming at the prediction of oilfield development indexes,a T-S modelling method is proposed.This method adopts the quantum genetic algorithm to optimise the T-S parameters.Firstly,the fuzzy rule base is establish according to the prediction indexes and influence factors,secondly,the T-S prediction model is set up according to the fuzzy rule base,and the improved quantum genetic algorithm is applied to optimise the T-S parameters.With the prediction of moisture content in oilfield development indexes as an example,the experimental results show that this method is effective and feasible.
Keywords:T-S model Quantum genetic algorithm Indexes prediction Optimisation algorithm
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