典型文献
基于麻雀搜索算法与BP神经网络的压裂效果预测
文献摘要：
现有工程技术方法对压裂效果的预测精度普遍不高,容易造成经济损失,为此以麻雀搜索算法(Sparrow?Search Algorithm,SSA)优化人工神经网络的算法模型,开展以提高压裂效果预测精度为目标的研究.首先以BP神经网络模型对压裂效果进行预测,其次以麻雀搜索算法优化BP神经网络权值后的模型进行预测,通过数据对比发现后者的预测精度更高,且能解决BP神经网络收敛慢、易陷入局部最优解、易产生过拟合现象等问题.研究结果表明,经过麻雀搜索算法调整权值的BP神经网络模型平均相对准确率达到93.85％,不仅比工程方法预测结果的精度更高,还高于未以麻雀搜索算法优化的BP神经网络模型的90.91％,在实际任务中拥有更稳定的性能和更高的精度.
文献关键词：
压裂;效果预测;BP神经网络;麻雀搜索算法;灰色关联分析法
中图分类号：
作者姓名：
彭绪涛;王仪;贾程;任俊松
作者机构：
四川轻化工大学计算机科学与工程学院
文献出处：
引用格式：
[1]彭绪涛;王仪;贾程;任俊松-.基于麻雀搜索算法与BP神经网络的压裂效果预测)[J].石油钻采工艺,2022(04):522-528
A类：
B类：
麻雀搜索算法,压裂效果,效果预测,Sparrow,Search,Algorithm,SSA,人工神经网络,算法模型,先以,算法优化,权值,数据对比,网络收敛,局部最优解,过拟合,模型平均,对准,更稳,灰色关联分析法
AB值：
0.218679
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