遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究[7]。它是模仿自然界生物进化机制发展起来的随机全局搜索和优化方法，借鉴了达尔文的进化论和孟德尔的遗传学说。其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最佳解。如优化灰色模型[8-9]。因此利用遗传算法对BP神经网络模型进行优化，从而提高预测精度以及训练速度[10-12]。利用优化后的模型以及初始模型对油田实际数据进行训练以及测试，对比模型优化前后的预测精度以及训练速度。