检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

模糊优选神经网络储层识别技术在长庆中部气田马五_1段的应用被引量：9: 1; 作者匡建超曾剑毅王众《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期5-7,12,共4页; 鄂尔多斯盆地奥陶系马家沟组岩性复杂,属于致密储层,所以储层识别是该层系天然气开发中所面临的关键问题和难点之一。传统的储层识别方法准确率较低,因此提出了利用基于粒子群算法的模糊优选神经网络对储层中的气、水、干层进行识别。... 展开更多; 关键词储层识别粒子群算法模糊优选神经网络长庆中部气田鄂尔多斯盆地; 在线阅读下载PDF 职称材料

冰凌预报模糊优选神经网络组合预测方法被引量：6: 2; 作者冀鸿兰朝伦巴根 +1 位作者陈守煜张道军《人民黄河》 CAS 北大核心 2008年第12期47-49,共3页; 基于工程模糊集、人工神经网络、遗传算法与组合预测理论,提出了模糊优选神经网络组合预测模型,应用于黄河内蒙古段冰凌预报,给出了3种单一预测模型和组合预测模型的预测值,结果表明:组合预测模型物理意义明确,数学推导过程严谨,预测精... 展开更多; 关键词组合预测模糊优选神经网络冰凌预报黄河; 在线阅读下载PDF 职称材料

可变模糊优选神经网络综合评价模型被引量：6: 3; 作者陈守煜李敏《水电能源科学》 2006年第6期5-8,共4页; 针对多指标评价问题中区间形式评价标准的处理方式和指标权重的确定方法直接影响评价的科学性及合理性,首次将可变模糊集理论和模糊优选神经网络有机结合,提出了一种新的评价模型———基于可变模糊集理论和模糊优选神经网络的综合评价... 展开更多; 关键词水资源综合评价可变模糊集模糊优选神经网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究被引量：7: 4; 作者陈守煜于义彬马用祥《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期362-366,共5页; 针对松花江流域防洪工程重要组成部分的蓄滞洪区,基于陈守煜提出的模糊优选BP神经网络模型,引入了遗传算法,提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型,对松花江流域蓄滞洪区方案优选进行智能决策.该模型既能合理地构造神经网络... 展开更多; 关键词松花江流域防洪工程蓄滞洪区方案优选智能决策遗传算法模糊优选BP神经网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊优选神经网络储层识别技术在长庆中部气田马五_1段的应用被引量：9: 1; 作者匡建超曾剑毅王众; 机构成都理工大学商学院; 出处《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期5-7,12,共4页; 基金 2007年四川省学术和技术带头人培养基金(川人办发[2008]24号) 2008年成都理工大学科研基金项目(Sxyzc08-09); 文摘鄂尔多斯盆地奥陶系马家沟组岩性复杂,属于致密储层,所以储层识别是该层系天然气开发中所面临的关键问题和难点之一。传统的储层识别方法准确率较低,因此提出了利用基于粒子群算法的模糊优选神经网络对储层中的气、水、干层进行识别。选用长庆中部气田19口井分层测试92个已知样本,通过对物性、测井和储渗特征等参数的分析,选取电阻率、自然伽马、产能系数、储渗因子和介质类型因子5个主成分控制特征参数作为样本输入,以样本储层的产能赋值作为输出,构建了基于粒子群算法的模糊优选神经网络的储层识别模型。通过试算,优选了2个模型,回判正确率分别达到96.2%和92.3%,储层识别正确率达到100%。; 关键词储层识别粒子群算法模糊优选神经网络长庆中部气田鄂尔多斯盆地; Keywords reservoir identification particle swarm algorithm fuzzy optimization neural network the central Changqing gas-field Ordos Basin; 分类号 TE112.23 [石油与天然气工程—油气勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名冰凌预报模糊优选神经网络组合预测方法被引量：6: 2; 作者冀鸿兰朝伦巴根陈守煜张道军; 机构内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院大连理工大学土木水利学院; 出处《人民黄河》 CAS 北大核心 2008年第12期47-49,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(59979008); 文摘基于工程模糊集、人工神经网络、遗传算法与组合预测理论,提出了模糊优选神经网络组合预测模型,应用于黄河内蒙古段冰凌预报,给出了3种单一预测模型和组合预测模型的预测值,结果表明:组合预测模型物理意义明确,数学推导过程严谨,预测精度高于单一预测模型。; 关键词组合预测模糊优选神经网络冰凌预报黄河; 分类号 TV875 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名可变模糊优选神经网络综合评价模型被引量：6: 3; 作者陈守煜李敏; 机构大连理工大学土木水利学院; 出处《水电能源科学》 2006年第6期5-8,共4页; 基金水利部科技创新项目(SCXC2005-01) 高等学校博士点学科专项科研基金资助项目(9014102); 文摘针对多指标评价问题中区间形式评价标准的处理方式和指标权重的确定方法直接影响评价的科学性及合理性,首次将可变模糊集理论和模糊优选神经网络有机结合,提出了一种新的评价模型———基于可变模糊集理论和模糊优选神经网络的综合评价模型,并应用模型对黄河流域9个行政分区的水资源可再生能力进行了综合评价。评价结果表明,黄河流域水资源可再生能力总体上较弱;新的评价模型是科学、合理的。; 关键词水资源综合评价可变模糊集模糊优选神经网络模型; Keywords comprehensive assessment for water resources variable fuzzy sets fuzzy optimum neural network model; 分类号 TV213 [水利工程—水文学及水资源]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究被引量：7: 4; 作者陈守煜于义彬马用祥; 机构大连理工大学土木水利学院东北勘测设计院规划室; 出处《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期362-366,共5页; 文摘针对松花江流域防洪工程重要组成部分的蓄滞洪区,基于陈守煜提出的模糊优选BP神经网络模型,引入了遗传算法,提出融入遗传算法的模糊优选神经网络智能决策模型,对松花江流域蓄滞洪区方案优选进行智能决策.该模型既能合理地构造神经网络的拓扑结构,又可加快网络的收敛速度,并能改善网络的全局寻优能力,是对模糊优选BP神经网络模型的进一步发展,同时更对松花江流域蓄滞洪区的优选提供了理论依据.; 关键词松花江流域防洪工程蓄滞洪区方案优选智能决策遗传算法模糊优选BP神经网络模型; Keywords decision-making optimization neural network genetic algorithm fuzzy; 分类号 TV873 [水利工程—水利水电工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	模糊优选神经网络储层识别技术在长庆中部气田马五_1段的应用	匡建超曾剑毅王众	《油气地质与采收率》 CAS CSCD 北大核心	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	冰凌预报模糊优选神经网络组合预测方法	冀鸿兰朝伦巴根陈守煜张道军	《人民黄河》 CAS 北大核心	2008	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	可变模糊优选神经网络综合评价模型	陈守煜李敏	《水电能源科学》	2006	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	松花江流域蓄滞洪区方案优选智能决策研究	陈守煜于义彬马用祥	《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2003	7	在线阅读下载PDF 职称材料