【摘 要】
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为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度,将蚁群算法和神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值,将其应用
【机 构】
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东北石油大学电气信息工程学院,大庆油田有限公司天然气分公司,渤海钻探定向井公司
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为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度,将蚁群算法和神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值,将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,自适应蚁群Elman神经网络的补偿效果优于Elman网络和遗传Elman网络,补偿精度达10-8,补偿效果良好。
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