基于改进的反向传播神经元网络复杂煤岩层对比方法研究
徐亚飞1
薛阳2
李跟娣3
李永1
孙莉民4
郭慧4
王晓菊4
1.皖北煤电恒源股份有限公司钱营孜矿,安徽宿州,2340002.北京政法职业学院,北京,1026003.安徽省煤田地质局第三勘探队,安徽宿州,2340004.华北科技学院,北京东燕郊,101601
摘要：为了提高复杂地区煤岩层对比的准确率，解决由于反向传播神经元网络（BP神经元网络）连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题，本文把求全局最优解近似值的遗传算法（GA）和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法有机地结合起来，取长补短，用于复杂地区煤岩层对比。首先，用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值；然后，把该近似值作为初始值，训练该神经元网络；最后，用训练好的BP神经元网络进行复杂地区煤岩层对比工作。本文利用测井曲线采用小波变换分析沉积旋回，并用于煤岩层对比。该新方法在钱营孜煤矿的复杂煤岩层对比中，取得了较好的效果，比常规的单一方法和简单的组合方法效果要好。
关键词：煤层对比全局最优解遗传算法反向传播神经元网络
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 9-12 )
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