| 新场气田开发方案寻优的遗传优化神经网络模型 |
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| 引用本文： | 匡建超,陈小花.新场气田开发方案寻优的遗传优化神经网络模型[J].物探化探计算技术,2008,30(4):288-291. |
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| 作者姓名： | 匡建超 陈小花 |
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| 作者单位： | 成都理工大学,信息管理学院,四川,成都,610059 |
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| 基金项目： | 四川省教育厅社会科学基金 |
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| 摘 要： | 在深入剖析遗传算法GA和BP神经网络优势的基础上,提出了改进的遗传优化BP神经网络模型(简称GABP模型).该原理是利用遗传算法(GA)对BP神经网络的结构和连接权进行全局优化学习,从而获取最佳的网络模型.经前人大量研究表明:遗传算法的适应性好,对搜索空间没有任何特殊要求,且全局优化能力强,可以有效地在整个解空间寻优,但遗传算法存在局部调节能力较弱、容错性较差的不足.而神经网络的容错性较强,具有自组织、自适应和分布式储存的特点,它可以通过学习乖训练,进行模型结构的自组织,适应不同信息或信息模糊,以及推理规则不明确问题的处理,但神经网络方法又有搜索能力较差,容易陷入局部解之中的缺点.从上述二种方法的优缺点出发,按照取其所长,克己所短的原则,将二种方法有机地结合起来,构建了GABP模型及其算法.通过对新场气田开发方案优选的决策应用,表明该模型的评价结果准确合理,可为类似研究借鉴参考.
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