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遗传算法(GA)作为一种有效的全局寻优算法,由于其计算原理简单、搜索能力强、对搜索空间要求低等特点,在许多优化问题中得到了广泛地应用。这里讨论了遗传算法(GA)对多参数超大解空间优化问题的求解方法,重点探讨了提高GA搜索速度的方法,给出了几种启发式搜索策略,并应用于地震波反演这个典型的多参数超大解空间优化问题中,有效地提高了GA的搜索能力,加快了收敛速度。 相似文献
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利用中国南极第24次至第26次(2008年-2010年)考察获取的实测数据和AMSR-E辐射计亮温资料开展南大洋实时海面气温的反演研究, 分析了AMSR-E的各通道亮温与海面气温的相关性, 未发现与海面气温相关性较强的观测通道, 相关性最高的是23.8 GHz 水平通道, 相关系数为0.38。将实测数据与亮温资料进行数据匹配, 得到有效的建模数据集, 然后利用多元回归和神经网络两种方法建立海面气温实时反演模型。基于全通道多元回归建立了高纬、低纬海域AMSR-E亮温的反演模型, 对反演结果利用实测数据进行验证, 高纬海域反演的结果均方根差为0.96 ℃, 相关系数为0.93;低纬海域反演结果均差差为1.29 ℃, 相关性系数0.96。基于Back Propagation(BP)神经网络反演模型的反演结果均方根差为1.26 ℃, 相关系数为0.98。 相似文献
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多参数定量研究流动单元的方法——以鄂尔多斯盆地W93井区为例 总被引：1，自引：0，他引：1
多参数识别是流动单元研究的发展方向,判别参数选择是多参数识别流动单元的关键。以鄂尔多斯盆地W93井区延长组长6河流相储层为例,应用SPSS统计分析软件,通过对表征储层的11项属性参数判别流动单元的能力及参数之间的相关性分析,选取渗透率、有效厚度、渗流系数、储能系数、流动层指数、油藏品质指数6项参数作为W93井区流动单元判别参数,建立了流动单元判别函数,研究了各油层组流动单元特征。研究表明,本区的河流相储层可以划分为为A、B、C、D 4类流动单元,分别分布在水下分流河道、河口坝、决口扇、分流间湾和水下天然堤微相中。不同的流动单元具有不同的渗流能力和储集能力,因此油田开发生产中应采取不同的开发对策。 相似文献
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多参数判别流动单元的方法探讨 总被引：13，自引：1，他引：13
多参数识别是流动单元研究的发展方向，判别参数选择是多参数识别流动单元的关键。以鄂尔多斯盆地L37井区延安组Y9段河流相储层为例，应用SPSS统计分析软件，通过对表征储层的六项属性参数判别流动单元的能力及参数之间的相关性分析，选取粒度中值、孔隙度、流动层分层指数三项参数作为L37井区流动单元判别参数，建立了流动单元判别函数，研究了储层非均质特征。研究表明，本区的河流相储层可以划分为为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四类流动单元，分别分布在曲流砂坝、决口扇和砂坝顶部、天然堤微相中，层内非均质性表现为夹心型、均变型、均质型三种类型。针对不同的储层非均质性，油田开发生产中应采取不同的开发对策。 相似文献
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