计算机与现代化
計算機與現代化
계산궤여현대화
COMPUTER AND MODERNIZATION
2010年
12期
182-185
,共4页
示功图特征%BP神经网络%浓度%遗传算法%模式识别
示功圖特徵%BP神經網絡%濃度%遺傳算法%模式識彆
시공도특정%BP신경망락%농도%유전산법%모식식별
抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键,为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量,人们利用各种各样的技术来完成这一目标.BP神经网络技术就是新兴的油井故障诊断手段之一,但是由于其容易陷于局部最优解、收敛速度慢以及泛化能力差等缺点,运用融入免疫算法浓度概念的遗传算法对BP神经网络进行优化,并将优化后的BP神经网络算法应用于抽油机现场的故障诊断过程中,结果显示优化后的BP算法有更高的诊断率,更快的运行速度,因而优化后的BP算法的寻找全局最优点的能力更强,收敛速度更快.
抽油井故障診斷繫統是油井繫統產量的關鍵,為瞭更好更快地對噹前油井繫統進行診斷以保證石油的產量,人們利用各種各樣的技術來完成這一目標.BP神經網絡技術就是新興的油井故障診斷手段之一,但是由于其容易陷于跼部最優解、收斂速度慢以及汎化能力差等缺點,運用融入免疫算法濃度概唸的遺傳算法對BP神經網絡進行優化,併將優化後的BP神經網絡算法應用于抽油機現場的故障診斷過程中,結果顯示優化後的BP算法有更高的診斷率,更快的運行速度,因而優化後的BP算法的尋找全跼最優點的能力更彊,收斂速度更快.
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