竖井钻速ANFIS预测模型训练参数正交试验优化
来源期刊:矿山机械2013年第10期
论文作者:范成洲 曹钧 王发林 尹晓利 邓利蓉
文章页码:108 - 112
关键词:钻速;ANFIS;训练参数;正交试验;优化;
摘 要:训练参数的设置是影响ANFIS预测模型预测精度的关键因素。针对某竖井钻速ANFIS预测模型中隶属函数类型、个数及训练次数3个训练参数的设置问题,笔者开展了正交优化试验,并分析了各训练参数对训练误差和预测误差的影响规律。研究结果表明,与隶属函数类型和训练次数相比,隶属函数个数对训练误差及预测误差的影响程度最为显著。在试验范围内,优化的训练参数设置组合为隶属函数类型,设三角形函数、隶属函数的个数为2,且训练次数为100。优化参数后的ANFIS模型训练误差为0.007 17,预测值总体平均相对误差为6.37%,预测值均方误差为0.016。与传统的钻速方程预测法及单一的BP神经网络预测法相比,ANFIS钻速预测模型预测精度更高,对优化钻井参数、提高钻井效率具有参考意义。
范成洲,曹钧,王发林,尹晓利,邓利蓉
西北核技术研究所
摘 要:训练参数的设置是影响ANFIS预测模型预测精度的关键因素。针对某竖井钻速ANFIS预测模型中隶属函数类型、个数及训练次数3个训练参数的设置问题,笔者开展了正交优化试验,并分析了各训练参数对训练误差和预测误差的影响规律。研究结果表明,与隶属函数类型和训练次数相比,隶属函数个数对训练误差及预测误差的影响程度最为显著。在试验范围内,优化的训练参数设置组合为隶属函数类型,设三角形函数、隶属函数的个数为2,且训练次数为100。优化参数后的ANFIS模型训练误差为0.007 17,预测值总体平均相对误差为6.37%,预测值均方误差为0.016。与传统的钻速方程预测法及单一的BP神经网络预测法相比,ANFIS钻速预测模型预测精度更高,对优化钻井参数、提高钻井效率具有参考意义。
关键词:钻速;ANFIS;训练参数;正交试验;优化;