基于Elman神经网络的传感器补偿算法研究

为消除随钻测斜仪中的传感器由于受温度、湿度等非目标参量影响,提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神经网络,用LM算法对其进行训练,并将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,精度可达10-7,比原来提高了4个数量级,提高了随钻测斜仪的测量精度和稳定性。该方法补偿速度快,补偿效果好,可以应用于其它各类传感器的补偿中。

遗传神经网络在随钻测斜仪传感器补偿中的应用

为了进一步提高随钻测斜仪的测量精度和工作稳定性,采用Elman神经网络进行建模,将自适应遗传算法作为Elman网络的权阈值学习算法,克服了传统方法训练时间长、容易陷入局部最优解等缺点。仿真结果表明,与采用Elman网络算法相比,补偿精度提高两个数量级,补偿效果稳定。

基于蚁群优化Elman神经网络的传感器补偿

为了提高随钻测斜仪的工作稳定性和测量精度,将蚁群算法和神经网络相融合,采用信息素挥发因子ρ和信息素更新策略自动调整自适应蚁群算法优化Elman神经网络的权阈值,将其应用到随钻测斜仪的传感器补偿中。仿真结果表明,自适应蚁群Elman神经网络的补偿效果优于Elman网络和遗传Elman网络,补偿精度达10-8,补偿效果良好。