Abstract-Neural nätverksmodeller är kraftfulla verktyg för att extrahera det underliggande beroendet av en uppsättning in- och utdata. De nämnda verktygen riskerar emellertid att fastna i lokala minima. Den nuvarande studien gick framåt genom att optimera neurala nätverksmodeller med hjälp av tre intelligenta optimeringsalgoritmer, inklusive genetisk algoritm (GA), partikelsvärmoptimering (PSO), och myrkoloni (AC), för att eliminera risken för att utsättas för lokala minima. Denna strategi var kapabel att avsevärt förbättra noggrannheten i ett neuralt nätverk genom att optimera nätverksparametrar såsom vikter och fördomar. Loggen för kärnmagnetisk resonans (NMR) mäter några av de mest användbara egenskaperna hos reservoarsten; de optimerade modellernas kapacitet användes för att förutsäga logparametrar för kärnmagnetisk resonans (NMR) i en karbonatreservoarsten i Iran. Konventionella porositetsloggar, som är de lättillgängliga verktygen jämfört med NMR-loggens parametrar, infördes till modellerna som ingångar medan fri vätskeporositet och permeabilitet, som mättes med NMR-logg, är lustutgångar. Prestandan hos tre optimerade modeller verifierades med hjälp av några osynliga testdata. Resultaten visar att PSO-baserade nätverk och ACO-baserade nätverk är den bästa respektive fattigaste metoden när det gäller noggrannhet. Konvergenstiden för GA-baserade modeller är dock betydligt mindre än PSO-baserade och GA-baserade modeller.
Till exempel, forskare REF föreslog AI för att uppskatta reservoarparametrar med hjälp av kapaciteten hos AI optimerade modeller; Neural Network Model (NN); Genetisk Algoritm (GA), Partikel Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO) för att förutsäga de nukleära magnetisk resonans (NMR) log parametrar i en karbonat reservoar klippa Iran.
Application of Optimized Neural Network Models for Prediction of Nuclear Magnetic Resonance Parameters in Carbonate Reservoir Rocks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Intelligent Systems and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}