基于 HABC-RBF 神经网络的蒸汽驱预测方法

摘要： 为解决蒸汽驱开发效果预测精度低和时间长的问题, 提出了一种改进人工蜂群算法和 RBF(Radial Basis Function)神经网络相融合的预测方法。 该方法应用种群最优解修改雇佣蜂解和观察蜂解的搜索方程, 借鉴差 分进化算法思想, 完成对种群最优解和个体搜索解随机扰动, 采用混合编码优化 RBF 神经网络参数。 以辽河 油田齐 40 块为例进行了试算, 结果表明, 该方法对蒸汽驱开发效果预测具有较好的非线性拟合能力和较高的 预测精度