Прогнозирование состояния нефтепромысловых объектов с применением технологий эволюционных алгоритмов и искусственных нейронных сетей

Авт.: Я.С. Коровин, к.т.н., М.В. Хисамутдинов, к.т.н., М.Г. Ткаченко (НИИ многопроцессорных систем Южного федерального университета)

Ключевые слова: интеллектуальный анализ данных, диагностика, прогнозирование, нефтепромысловое оборудование, нейронные сети, генетические алгоритмы.

Рассмотрен эволюционный подход к обучению искусственной нейронной сети, которая используется для распознавания состояния нефтепромыслового оборудования. Предложен новый способ кодирования весовых коэффициентов искусственной нейронной сети с помощью мультихромосомы. Рассмотрены генетические операторы кроссинговера и мутации применительно к мультихромосомам. Представлена структура генетического алгоритма обучения искусственной нейронной сети на основе разработанных генетических операторов. Проведено сравнение предлагаемого подхода к обучению нейронных сетей с существующими.