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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
摘要：本发明提出一种基于多策略改进的海洋捕食者算法优化油井产量预测模型的方法，采用Tent映射初始化粒子种群，增加种群多样性；采用柯西变异Cauchy和粒子群搜索机制PSO提高捕食者局部和全局搜寻猎物的能力；使用自适应步长控制猎物的位置更新，提高算法跳出局部最优值的能力，通过这三种改进策略，提升了海洋捕食者算法的寻优精度和跳出局部最优值的能力，将改进后的海洋捕食者算法IMPA优化双向长短时记忆网络BiLSTM油井产量预测模型，获取BiLSTM的最优关键参数组合，在一定程度上避免了算法陷入局部最优解，为提高油田注采过程中产油量的预测精度提供了新的研究途径。
主权项：1.一种多策略改进的海洋捕食者算法优化油井产量预测模型的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于海洋捕食者算法采用Tent映射初始化猎物种群，初始化种群数量N、空间维度D和每个空间维度的搜索范围；步骤2：确定种群的适应度值并构建捕食者矩阵；步骤3：基于海洋捕食者算法寻优的三个阶段，在高速比和部分等速比阶段，根据柯西变异更新猎物的位置，猎物做布朗运动，负责算法在搜索空间的勘探，在低速比和另一部分等速比阶段，根据粒子群搜索机制进行位置更新，同时，猎物做莱维运动，负责算法在搜索空间的开发；步骤4：基于海洋捕食者算法的整个寻优过程中，根据自适应权重系数精细调节捕食者的搜索步长，增强捕食者搜索猎物的勘探和开发能力；步骤5：计算适应度值，更新捕食者的位置，通过FADs鱼群或涡流效应改变捕食者的觅食行为，逃离局部极值，得到重新更新的捕食者位置；步骤6：判断是否满足停止条件，如果不满足则重复步骤3-5，否则输出最佳适应度值及其位置矩阵；步骤7：输出最佳适应度值矩阵，对所述的BiLSTM油井产量预测模型进行关键参数的优化，得到BiLSTM油井产量预测的最优模型；步骤8：输入待预测数据到BiLSTM油井产量预测的最终模型，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 一种基于多策略改进的海洋捕食者算法优化油井产量预测模型的方法
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