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基于T-S模型和PQGA的油田指标预测方法
  • ISSN号:1000-386X
  • 期刊名称:计算机应用与软件
  • 时间:2012.4
  • 页码:57-59
  • 分类:TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]东北石油大学石油与天然气工程博士后科研流动站,黑龙江大庆163318, [2]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61170132); 黑龙江省教育厅科学基金项目(11551015); 中国博士后科学基金特别项目(201003405)
  • 相关项目:量子过程神经网络模型及算法研究
中文摘要:

针对油田开发指标预测问题,提出一种T-S模型建模方法。该方法采用量子遗传算法优化T-S参数。首先根据预测指标及影响因素建立模糊规则库,然后根据模糊规则库建立T-S预测模型,采用改进的量子遗传算法优化T-S参数。以油田开发指标中含水率预测为例,结果表明该方法是有效可行的。

英文摘要:

Aiming at the prediction of oilfield development indexes,a T-S modelling method is proposed.This method adopts the quantum genetic algorithm to optimise the T-S parameters.Firstly,the fuzzy rule base is establish according to the prediction indexes and influence factors,secondly,the T-S prediction model is set up according to the fuzzy rule base,and the improved quantum genetic algorithm is applied to optimise the T-S parameters.With the prediction of moisture content in oilfield development indexes as an example,the experimental results show that this method is effective and feasible.

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期刊信息
  • 《计算机应用与软件》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:上海科学院
  • 主办单位:上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
  • 主编:朱三元
  • 地址:上海市愚园路546号
  • 邮编:200040
  • 邮箱:cas@sict.stc.sh.cn
  • 电话:021-62254715 62520070-505
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-386X
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1260/TP
  • 邮发代号:4-379
  • 获奖情况:
  • 全国计算机类中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:27463