基于QPSO的BP神经网络油田节能指标预测

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hetongzhixia

【摘要】

：

针对BP神经网络易陷入局部极小问题以及收敛速度慢的问题，引入量子粒子群优化算法和BP神经网络相结合的方法，共享BP神经网络强大的灵活性和量子粒子群全局搜索能力强的优势，通过

【作者】

：

尚福华杨慧张吉峰马明梅董桂苓

【机构】

：

东北石油大学计算机与信息技术学院,大庆市钻探工程公司地质录井一公司,大庆市第三采油厂信息中心

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2013年6期

【关键词】

：

BP神经网络量子粒子群指标预测算法优化滑动平均

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针对BP神经网络易陷入局部极小问题以及收敛速度慢的问题，引入量子粒子群优化算法和BP神经网络相结合的方法，共享BP神经网络强大的灵活性和量子粒子群全局搜索能力强的优势，通过改进QPSO的平均最优位置的计算方法，实现基于BP神经网络和量子粒子群的油田节能指标预测．以大庆某采油厂注水泵机组单耗数据为训练数据，预测结果表明该方法能达到良好的预测效果，具有可行性．

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