基于过程神经网络和量子遗传算法的油藏采收率参量逆向求解

作者：许增福; 王宏伟; 吴贵生过程神经网络量子遗传算法油藏采收率逆向求解

摘要：对于多输入多输出系统，针对如何根据系统模型和期望输出反求系统输入的问题，提出了一种基于过程神经网络和量子遗传算法相结合的方法，并给出了具体的实现方法。首先根据实际系统的领域知识和学习样本集，建立满足系统实际输入输出映射关系的正向过程神经网络；然后按照系统在过程区间的某一期望输出，用过程神经网络的输出误差构造适应度函数，用量子遗传算法逆向确定系统的过程输入信号，使该输入信号满足已建立的正向过程映射关系，从而完成系统的逆向过程控制。油藏采收率参量的逆向求解结果证明了该方法的有效性。

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