基于GWO-SVM算法的油气井产能预测模型研究

油气井产能对于油藏完井方式选择及相关作业起着决定性作用,是油气藏开发的关键指标之一。当前基于机器学习算法的油气井产能预测过程中预测结果受样本数据影响明显。针对支持向量机方法和灰狼算法在处理小数据样本时的特征及优势,将支持向量机与灰狼算法相结合,形成了灰狼算法—支持向量机算法(GWO-SVM算法)。利用某油田数据实际井数据对优化前后的算法及当前常用的机器学习算法进行对比测试,结果表明,优化后的GWO-SVM算法在计算速度和计算精度上表现出了明显优势,能更准确地确定油气井产能。研究结果对油气井产能预测具有一定指导意义。

基于GWO-SVM算法的滚动轴承故障诊断

为实现机械设备滚动轴承的实时监测和故障的准确诊断,基于支持向量机(SVM)进行故障分类,提出采用灰狼算法(GWO)优化SVM的惩罚系数c和核函数半径σ;通过小波包对数据进行特征提取;最后以优化的SVM完成故障诊断。实验结果表明:GWO-SVM算法对故障识别的准确性明显提高。

基于GWO-SVM算法的工业互联AI入侵检测方法研究

由于传统工业互联网络入侵检测方法未进行寻优控制而导致检测性能低,因此,提出一种新型工业互联AI入侵检测方法以提高检测性能。首先构建工业互联AI入侵的大数据融合模型,采用背包决策的方法构造目标函数,结合多维尺度分解建立数据特征辨识模型,通过特征分析融合,在支持向量机下进行特征寻优控制,通过GWO-SVM算法,完成工业互联网络AI入侵检测系统构建。仿真结果表明,本文方法进行入侵检测的检测率高达97.8%,虚警率低至0.42%,检测时间开销较少,总体性能较优越。