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基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用
基于组合核函数的径向基过程神经网络及其在示功图诊断中的应用
摘要：
径向基过程神经网络（RadialBasisFunctionProcessNeuralNetwork，以下简称RBPNN）是一种基于径向基函数的前向神经网络，具有良好的非线性建模能力和逼近性能。组合核函数是一种将多个核函数进行组合的方法，通过将不同类型的核函数进行加权组合，使得组合核函数综合了各个核函数的优点。本文将组合核函数应用到径向基过程神经网络中，提出了一种基于组合核函数的径向基过程神经网络（CombinatorialKernelRadialBasisFunctionProcessNeuralNetwork，以下简称CKRBPNN）方法，并将其应用于示功图诊断领域。通过实验验证，CKRBPNN在示功图诊断中具有较好的性能，能够有效地识别示功图中的异常数据，提高诊断精度。
1.引言：
示功图诊断是油田开发中的重要环节，通过对油井的示功图进行分析，可以判断油井的状态和性能。传统的示功图诊断方法主要依靠经验和专业知识，存在诊断耗时长、诊断结果主观等问题。基于机器学习的示功图诊断方法通过利用示功图数据和相关特征，建立模型进行自动诊断，可以有效解决传统方法存在的问题。径向基过程神经网络作为一种常用的机器学习方法，能够对复杂非线性问题进行建模，具有广泛的应用前景。本文将组合核函数引入径向基过程神经网络中，提出一种新的示功图诊断方法。
2.相关工作：
2.1示功图诊断方法综述
2.2径向基过程神经网络简介
2.3组合核函数简介
3.基于组合核函数的径向基过程神经网络方法：
3.1CKRBPNN模型结构
3.2CKRBPNN的训练算法
4.示例功图诊断实验：
4.1实验数据介绍
4.2实验设置
4.3实验结果分析
5.结论：
本文提出了一种基于组合核函数的径向基过程神经网络方法，并将其应用于示功图诊断中。实验证明，该方法具有较好的性能，能够有效地识别示功图中的异常数据，提高诊断精度。未来可以进一步探索组合核函数在其他领域的应用，并进一步优化径向基过程神经网络模型。
关键词：径向基过程神经网络，组合核函数，示功图，诊断。
Abstract:
Radialbasisfunctionprocessneuralnetwork(RBPNN)isaforwardneuralnetworkbasedonradialbasisfunction,whichhasgoodnon-linearmodelingabilityandapproximationperformance.Combinatorialkernelfunctionisamethodofcombiningmultiplekernelfunctions.Byweightedcombinationofdifferenttypesofkernelfunctions,thecombinedkernelfunctionintegratestheadvantagesofvariouskernelfunctions.Inthispaper,thecombinatorialkernelfunctionisappliedtoradialbasisfunctionprocessneuralnetwork,anovelmethodofcombinatorialkernelradialbasisfunctionprocessneuralnetwork(CKRBPNN)isproposed,anditisappliedtothefieldofindicatordiagramdiagnosis.ExperimentalresultsshowthatCKRBPNNhasgoodperformanceinindicatordiagramdiagnosis,andcaneffectivelyidentifyabnormaldatainindicatordiagramandimprovediagnosticaccuracy.
Keywords:radialbasisfunctionprocessneuralnetwork,combinatorialkernelfunction,indicatordiagram,diagnosis.