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油气生产过程综合能耗模型误差补偿方法
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作者 刘潭 高宪文 王丽娜 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2015年第6期648-653,共6页
为了提高油气生产过程综合能耗模型的预测精度,本文利用高斯混合模型(GMM)对模型进行误差补偿.并针对传统期望最大化(EM)算法对GMM参数估计时易于陷入局部极小值且存在过拟合的问题,将GMM的结构与参数作为整体进行优化,且对EM算法进行... 为了提高油气生产过程综合能耗模型的预测精度,本文利用高斯混合模型(GMM)对模型进行误差补偿.并针对传统期望最大化(EM)算法对GMM参数估计时易于陷入局部极小值且存在过拟合的问题,将GMM的结构与参数作为整体进行优化,且对EM算法进行如下改进:首先将梯度算子引入到遗传算法(GA)中构成GGA算法,再将GGA与传统EM算法相结合形成GGA-EM算法.因此提出了一种基于GGA-EM算法的GMM模型误差补偿方法.最后,将提出的模型误差补偿方法应用到某采油作业区的一区块油气生产过程中.结果表明该方法可以有效地提高模型的预测精度,为采油过程的优化控制奠定了坚实基础. 展开更多
关键词 油气生产过程 综合能耗 高斯混合模型(GMM) gga-em算法 误差补偿
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