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基于遗传算法极限学习机的抽油机参数优化方法
- 专利权人:
- 重庆科技学院
- 发明人:
- 辜小花,李太福,梅青平,裴仰军,王坎,周伟,杨永龙,曹旭鹏
- 申请号：
- CN201510109219.X
- 公开号：
- CN104680025B
- 申请日:
- 2015.03.12
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 王玉芝
- 摘要：
- 本发明提供一种基于遗传算法极限学习机的抽油机参数优化方法，包括：1)确定抽油机的生产效率影响因素和性能变量、2)获得其样本数据、3)对载荷数据降维、4)由非载荷变量与载荷新主元构建网络输入变量集、5)构建输入变量的样本值、6)归一化处理、7)选取训练和测试样本、8)构建前馈神经网络并训练、9)构造产液量偏好函数、10)构建评价决策变量个体支配关系的适应度函数、11)计算系统环境变量的平均值、12)利用决策变量构建初始种群并生成精英解种群、13)进行遗传迭代计算，得到第二代精英种群和父代种群、14)迭代循环，最终得到优化后的生产效率影响因素值。优化后，可保证在产液量基本固定的情况下耗电量最小。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
