基于量子蚁群优化的油田水淹层识别方法
杨树欣1
李盼池2
1.解放军第 302 医院医学工程保障管理中心 北京 1000392.东北石油大学计算机与信息技术学院 大庆 163318
摘要：为提高油田水淹层识别精度及识别效率，论文提出一种基于量子蚁群优化算法的识别方法。首先提出一种基于 Bloch 球面搜索的量子蚁群算法，然后根据样本数据建立非线性回归模型，最后采用量子蚁群算法优化模型参数。方法简单直观，物理概念清楚。以大庆油田实际水淹层数据进行仿真，结果表明该方法的正确识别率比 BP 神经网络有25％的提高。
关键词：量子蚁群优化非线性回归水淹层识别
分类号：TP183(自动化基础理论)
资助基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目(12541059)东北石油大学青年基金(2013NQ119)
论文发表日期：2015-01-01
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：6( 173-177,182 )
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