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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
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  • 81
  • 作者

    徐亚飞薛阳李跟娣李永孙莉民郭慧王晓菊

  • 单位

    皖北煤电恒源股份有限公司钱营孜矿北京政法职业学院安徽省煤田地质局第三勘探队华北科技学院

  • 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

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