李德富
- 作品数：4 被引量：23H指数：2
- 供职机构：中国地质大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学研究基金国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学天文地球更多>>
- 改进型粒子群优化算法求解车辆径优化问题被引量：3
- 2012年
- 为了避免粒子群算法求解车辆路径问题容易陷入局部最优,提出了扫描—粒子群算法。运用扫描算法对矿点进行扫描,生成初始可行解链,将其作为粒子的初始位置代入到粒子群中搜索,得到粒子种群历史最优位置,将种群粒子最优位置逆转录生成对应的可行解链。将改进型粒子群算法用于求解郑州煤电物资供销有限公司的车辆调度问题同时将该算法与经典的粒子群算法和遗传算法做了对比实验,仿真实验结果表明,改进型粒子群算法可以更快速、更有效求得车辆路径问题的最优解。
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- 关键词：粒子群算法遗传算法车辆路径问题
- 基于FCM-BP神经网络的难采储量分类
- 2012年
- 目前储量的分类标准是通过划分指标值的范围来确定的,这就要求所有指标值恰好符合既定的指标范围,否则难以划分储量类别.为克服这一问题,结合模糊C均值算法和BP神经网络实现难采储量的分类.首先基于效益指标运用模糊C均值算法自动搜索储量的最佳类别,再利用BP神经网络建立储量效益指标类别与储量属性指标之间的关系表达式.在已知储量指标值的情况下,通过此关系式即可求得储量的类别.最后以大庆某油田为实例,对其难采储量进行了分类,有效指导难采储量滚动开发决策.
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- 关键词：模糊C均值BP神经网络难采储量
- 基于遗传算法优化BP神经网络在原油产量预测中的应用:以大庆油田BED试验区为例被引量：20
- 2015年
- 油田产量预测工作一直是油田开发中的一项重要工作,许多传统的回归模型以及智能算法都已经在油田产量预测中有了应用.虽然神经网络以其较强的非线性拟合能力.而得到广泛应用,但是传统BP神经网络容易陷入局部最优值而影响预测结果.将利用遗传算法同时优化BP神经网络连接权值和阈值的算法应用到大庆油田BED试验区高含水阶段的油田产量预测,结果表明在面对高含水阶段更加复杂的地质条件和数据波动更强的情况下优化后的神经网络收敛速度更快而且预测精度更高.
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- 关键词：遗传算法BP神经网络
- 软计算与硬计算融合的含油气性识别
- 2012年
- 随着油气勘探领域的不断扩大,测井解释面临的研究对象也越来越复杂,传统的单一基于硬计算或软计算的方法在测井解释中面临严格挑战。提出软计算与硬计算融合的4种模式。运用软计算与硬计算融合的分离模式对某油田Oilsk81、Oilsk83、Oilsk85三口井进行含油气性模式识别,比较结果表明,在这个油区运用软计算方法对含油气性进行模式识别优于硬计算,并且可以识别出较好的测井数据集。
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- 关键词：软计算测井
