本文選題：量子衍生粒子群優(yōu)化 + 混合量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《東北石油大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：本文將煤層氣的產(chǎn)能預(yù)測(cè)問題與粒子群優(yōu)化相融合,首先提出了一種新的量子衍生粒子群優(yōu)化算法,進(jìn)而提出了一種混合量子衍生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及算法。通過將上述兩種算法相融合提出了基于量子粒子群優(yōu)化的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型及算法,利用該模型逼近地質(zhì)因素指標(biāo)與產(chǎn)能間的非線性映射關(guān)系,以實(shí)現(xiàn)對(duì)煤層氣產(chǎn)能精準(zhǔn)預(yù)測(cè)的目的。論文具體研究成果如下。首先,本文提出了一種全新的量子衍生粒子群優(yōu)化算法。粒子群優(yōu)化(particle swarm optimization,PSO)自1995年提出以來,以其搜索效率高、收斂速度快以及控制參數(shù)少等特點(diǎn),成功地吸引了廣大學(xué)者的關(guān)注,對(duì)于該算法的改進(jìn)也層出不窮。本文從個(gè)體的編碼方式入手,提出了一種多比特概率幅編碼的粒子群優(yōu)化(multi-qubit probability amplitude PSO,MQPAPSO)算法。本算法的編碼機(jī)制為,采用多比特量子系統(tǒng)的基態(tài)概率幅的方式進(jìn)行編碼。更新方法為采用張量積構(gòu)造的多比特量子旋轉(zhuǎn)門進(jìn)行更新,其中旋轉(zhuǎn)角度的確定取自自身最優(yōu)粒子和全局最優(yōu)粒子確定旋轉(zhuǎn)角度。改進(jìn)算法的優(yōu)勢(shì)在于只需更新一個(gè)量子比特的相位,即可更新該粒子的所有維,從而使優(yōu)化能力明顯提高。第二,通過將量子計(jì)算和神經(jīng)計(jì)算相融合,提出了一種混合量子衍生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(hybrid quantum inspired neural networ,HQINN)。其中隱層為量子衍生神經(jīng)元,網(wǎng)絡(luò)的量子權(quán)值的更新采用量子旋轉(zhuǎn)門的方式。該模型可使權(quán)值調(diào)整更為精細(xì),從而增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的映射能力。為進(jìn)一步提高量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局收斂能力,本文提出基于MQPAPSO優(yōu)化HQINN權(quán)值的新方法(MQPAPSO-HQINN),實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析結(jié)果表明,MQPAPSO-HQINN的逼近能力及泛化能力都有較好的提升,從而驗(yàn)證了提出方法的有效性。最后,在理論算法的應(yīng)用方面,選取山西省晉城的8口煤層氣井的相關(guān)數(shù)據(jù),利用改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(MQPAPSO-HQINN)建立煤層氣產(chǎn)能預(yù)測(cè)模型,并與其他模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果表明MQPAPSO-HQINN模型的預(yù)測(cè)精度與其他幾種方法相比,結(jié)果最優(yōu)。另外本文也對(duì)影響煤層氣產(chǎn)能的5個(gè)地質(zhì)參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析,并分析了不同參數(shù)對(duì)煤層氣產(chǎn)能的影響程度。
[Abstract]:In this paper, the problem of coalbed methane productivity prediction is combined with particle swarm optimization. A new quantum derivative particle swarm optimization algorithm is proposed, and then a hybrid quantum derivative neural network model and algorithm are proposed.A quantum neural network prediction model and algorithm based on quantum particle swarm optimization (QPSO) is proposed by combining the above two algorithms. The model is used to approximate the nonlinear mapping relationship between geological factors and productivity.In order to achieve the goal of accurate prediction of coalbed methane production capacity.The specific research results are as follows.Firstly, a novel quantum derivative particle swarm optimization algorithm is proposed.Particle swarm optimization (PSO) has attracted the attention of many scholars because of its high search efficiency, fast convergence speed and less control parameters since it was proposed in 1995.In this paper, we propose a multi-qubit probability amplitude PSO-MQPAPSO algorithm for multi-bit probabilistic amplitude-coding based on individual coding methods.The coding mechanism of this algorithm is to code the ground state probability amplitude of multi-bit quantum system.The updating method is a multi-bit quantum rotary gate constructed by tensor product, in which the rotation angle is determined from its own optimal particle and the global optimal particle to determine the rotation angle.The advantage of the improved algorithm is that all the dimensions of the particle can be updated by updating the phase of a quantum bit, and the optimization ability is improved obviously.Secondly, a hybrid quantum inspired neural networn (HQINN) model is proposed by combining quantum computation with neural computing.The hidden layer is a quantum derived neuron, and the quantum weight of the network is updated by a quantum rotary gate.The model can make the weight adjustment more precise, thus enhancing the mapping ability of the network.In order to improve the global convergence ability of quantum neural networks, a new method of optimizing HQINN weights based on MQPAPSO is proposed in this paper. The experimental results show that the approximation ability and generalization ability of MQPAP-HQINN are better than those of MQPAPSO-HQINN.The validity of the proposed method is verified.Finally, in the application of theoretical algorithm, 8 coalbed methane wells in Jincheng, Shanxi Province are selected to establish the CBM productivity prediction model by using improved neural network MQPAPSO-HQINN, and the results are compared with those of other models.The results show that the prediction accuracy of MQPAPSO-HQINN model is the best compared with other methods.In addition, the sensitivity of five geological parameters affecting the productivity of coalbed methane is analyzed, and the degree of influence of different parameters on the productivity of coalbed methane is analyzed.
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TE37;TP18

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