典型文献
基于MEA-BP神经网络的钻井机械钻速预测
文献摘要：
机械钻速是衡量钻井效率的重要指标,如何高效地预测出机械钻速对提高钻井效率、降低钻井成本具有重要意义.目前机械钻速预测模型多以物理实验和经验公式为主,缺乏对现场实际工程数据的应用,基于此,该文提出了一种基于思维进化算法(MEA)优化BP神经网络的机械钻速预测新模型.该模型以现场实际工程数据为基础,通过小波降噪、标准化处理和灰色关联度分析对数据进行预处理,利用思维进化算法实现BP神经网络的初始权值和阈值的优化,从而实现机械钻速预测.将该模型预测结果与单一BP神经网络、遗传算法(GA)优化后的预测结果对比,结果表明,经过思维进化算法优化后的机械钻速精度更高,拟合优度达到0.936,为机械钻速预测带来一种新思路.
文献关键词：
机械钻速;BP神经网络;思维进化算法;钻速预测
中图分类号：
作者姓名：
张立刚;苗振华;黄小刚;袁胜斌
作者机构：
东北石油大学 石油工程学院,大庆163318;中法渤海地质服务有限公司,天津300457
文献出处：
引用格式：
[1]张立刚;苗振华;黄小刚;袁胜斌-.基于MEA-BP神经网络的钻井机械钻速预测)[J].自动化与仪表,2022(11):87-92
A类：
B类：
MEA,钻井机,机械钻速预测,钻井效率,预测出,前机,物理实验,经验公式,工程数据,于思,思维进化算法,预测新模型,小波降噪,标准化处理,灰色关联度分析,算法实现,权值,GA,预测结果对比,算法优化,拟合优度
AB值：
0.214669
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