趙 健,劉 展

(中國石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東 青島 266580)

?

基于靈敏度分析的海洋油氣資源BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的優(yōu)化

趙 健,劉 展

(中國石油大學(xué)(華東)地球科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,山東 青島 266580)

作者針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計中存在的問題,提出利用靈敏度分析方法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行優(yōu)化。通過BP算法與參數(shù)靈敏度分析的結(jié)合,尋找網(wǎng)絡(luò)輸入屬性與輸出屬性之間的影響因子;在保證精度的前提下優(yōu)選網(wǎng)絡(luò)輸入屬性,簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,減少人為主觀因素對網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的影響。最后以海洋油氣資源預(yù)測為例,結(jié)合實測資料建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型并進(jìn)行了優(yōu)化及預(yù)測精度評價,表明優(yōu)化后的模型既能有效提高油氣資源預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性,又不損失預(yù)測精度。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計;靈敏度分析;模型優(yōu)化

doi:10.11759//hykx20141113001

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由于其在非線性系統(tǒng)建模與優(yōu)化求解方面的優(yōu)勢,被廣泛應(yīng)用于預(yù)測控制中。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最為廣泛和成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,以其獨有的學(xué)習(xí)記憶和非線性逼近能力在油氣資源勘探資料處理中被廣泛應(yīng)用。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可自動模擬各種影響因素之間的自然關(guān)系,進(jìn)行全局優(yōu)化搜索,減少人為干預(yù),提高油氣預(yù)測的準(zhǔn)確率[1]。

對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)尤其是選取適當(dāng)?shù)妮斎胱兞恐陵P(guān)重要,直接決定著預(yù)測的精度。在實際應(yīng)用過程中,BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計帶有較大的主觀性,特別是隱含層節(jié)點數(shù)一般根據(jù)經(jīng)驗確定,導(dǎo)致同樣的問題不同操作者會得到不同的結(jié)果[2]。為了解決上述問題,很多研究人員從BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方面進(jìn)行了改進(jìn),如對學(xué)習(xí)算法附加動量項、變學(xué)習(xí)率、分級學(xué)習(xí)[3],利用智能算法調(diào)整權(quán)值等[4];針對網(wǎng)絡(luò)隱含層節(jié)點數(shù)確定問題,通過連接權(quán)大小刪除與合并隱含層節(jié)點[5]、灰色關(guān)聯(lián)分析與遺傳算法同時優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與權(quán)值[6];利用統(tǒng)計分析如相關(guān)性、自相關(guān)和部分自相關(guān)分析等方法選取適當(dāng)?shù)妮斎胱兞縖7-8]。這些研究在一定程度上提高了BP網(wǎng)絡(luò)的性能,減少了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計中的人為主觀因素。

作者在對BP算法進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,利用參數(shù)靈敏度分析模型,對網(wǎng)絡(luò)輸入輸出間的變化關(guān)系進(jìn)行分析,尋找網(wǎng)絡(luò)輸入屬性與輸出屬性間的影響因子,評價網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)性能并進(jìn)行模型優(yōu)化。最后應(yīng)用該優(yōu)化方法處理了海洋油氣資源勘探實測資料,表明優(yōu)化后的模型既能有效提高油氣資源預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性,又能保持較高的預(yù)測精度。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-Propagation neutral network, BP)是指基于誤差反向傳播算法(BP算法)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層3層構(gòu)成,各層之間由權(quán)系數(shù)連接,每一層的輸出為下一層的輸入。理論上已證明:具有閾值和至少一個S型隱含層加上一個線性輸出層的BP網(wǎng)絡(luò),能以任意精度逼近任意復(fù)雜的非線性函數(shù)。

BP算法基本思想是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)實際輸出與期望輸出的誤差,從輸出層開始,反向調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,最終使輸出的均方誤差最小。隱含層節(jié)點的激活函數(shù)通常選擇S型函數(shù),其表達(dá)式如下:

其中f為對數(shù)傳輸函數(shù),z為隱含層與輸出層的神經(jīng)元。

BP算法的誤差反向傳播實際是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,它利用均方誤差和梯度下降法來實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值的修正,以保證誤差平方和最小。為消除輸入樣本順序?qū)τ?xùn)練結(jié)果的影響,可采取批處理方式修改權(quán)值。首先對網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值設(shè)置小的初值,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過全部學(xué)習(xí)模式的訓(xùn)練以后,將每個學(xué)習(xí)模式產(chǎn)生的誤差梯度平均在一起,然后將累計平方誤差的平均值與目標(biāo)誤差比較,再按照學(xué)習(xí)規(guī)則修正網(wǎng)絡(luò)中各個權(quán)值和閾值,直至算法收斂。

理論分析和實驗證明,BP算法的迭代學(xué)習(xí)誤差曲線上存在局部極小值,并且誤差曲線表面上絕大部分區(qū)域是下降斜率非常小的平坦區(qū)域,使得BP算法的收斂速度十分緩慢,同時還不能保證全局極小值的獲得[9-11]。因此將BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于實際問題時,需要進(jìn)行各種改進(jìn)來適應(yīng)問題的求解[3-8]。

2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

現(xiàn)實系統(tǒng)中,系統(tǒng)輸出常受多個參數(shù)的共同影響,在系統(tǒng)模型化的過程中,只需要對影響程度大的主要參數(shù)的數(shù)值進(jìn)行準(zhǔn)確估計,即可用以建立合理可靠的系統(tǒng)模型。參數(shù)靈敏度分析的目的正是計算各系統(tǒng)參數(shù)對于系統(tǒng)輸出的影響因子,從而對系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)選[12]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠模擬復(fù)雜的非線性系統(tǒng),關(guān)鍵在于其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)算法的合理搭配。作者借用靈敏度分析的計算方法求出BP網(wǎng)絡(luò)的靈敏度,根據(jù)靈敏度的大小找出對輸出影響較大的屬性,進(jìn)而對網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點進(jìn)行篩選,達(dá)到優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的目的。

靈敏度指標(biāo)一般取為一階靈敏度系數(shù),即系統(tǒng)輸出對系統(tǒng)參數(shù)的一階導(dǎo)數(shù)。在復(fù)雜系統(tǒng)中,由于系統(tǒng)方程的復(fù)雜性,靈敏度指標(biāo)常常無法直接計算得到。常用的簡化計算方法是進(jìn)行單因素分析,即對某一系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行微小攝動,同時固定其他參數(shù)取值,進(jìn)行系統(tǒng)計算,得到相應(yīng)系統(tǒng)輸出,然后采用差分計算得到靈敏度大小[13]。

2.1 BP網(wǎng)絡(luò)靈敏度分析

對于典型的3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)輸出o與網(wǎng)絡(luò)輸入x之間的映射關(guān)系為:

其中x為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量,iz為第i層神經(jīng)元的輸入向量,iw為第i–1層與第i層神經(jīng)元間的連接權(quán)值矩陣,iθ為第i層神經(jīng)元的閾值向量,if為第i層神經(jīng)元的S型激活函數(shù),1y為隱含層神經(jīng)元輸出向量,o為網(wǎng)絡(luò)的輸出向量。將隱含層視為第一層,輸出層視為第二層。

在實際應(yīng)用中,受S型激活函數(shù)數(shù)值計算范圍限制,BP網(wǎng)絡(luò)計算時需要對輸出輸入值進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)值限定在[0,1]區(qū)間內(nèi)。在此限定x與o為歸一化處理后的向量。常用的歸一化計算公式為:

其中x*、 o*為網(wǎng)絡(luò)實際輸入、輸出; xmin、 xmax、omin、 omax分別表示網(wǎng)絡(luò)輸入和輸出向量的極小值和極大值。網(wǎng)絡(luò)輸出o相對于輸入x的靈敏度矩陣可由下式計算得到:

隱含層與輸出層的S型激活函數(shù)均取對數(shù)傳輸函數(shù):

其導(dǎo)數(shù)為:

式(6)即為利用含一個隱含層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算靈敏度矩陣的表達(dá)式。利用學(xué)習(xí)模式數(shù)據(jù)對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練后,參數(shù)1w、1θ、2w可直接得到;再將式(8)代入式(6)即可方便地計算出靈敏度矩陣。提取矩陣中輸出變量相對于輸入變量的一階導(dǎo)數(shù),就得到了各個輸入變量的靈敏度指標(biāo)。靈敏度指標(biāo)反映了輸入變量對輸出變量的影響程度,據(jù)此即可對BP網(wǎng)絡(luò)模型的性能進(jìn)行評價。

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度的評價

目前,對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度的評價還沒有被廣泛認(rèn)可的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),通常需要利用多種指標(biāo)對網(wǎng)絡(luò)預(yù)測能力進(jìn)行評價,并分析不同指標(biāo)評價結(jié)果的一致性。作者采用均方誤差RMSE、相關(guān)系數(shù)r兩種評價指標(biāo)分析優(yōu)化前后BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度[8,13]。

(1)均方誤差RMSE

(2)相關(guān)系數(shù)r

其中,n為預(yù)測樣本數(shù); vi、oi分別表示BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測樣本輸出的實測值及預(yù)測值(i=1,2,…,n);、分別表示實測值及預(yù)測值的平均值。RMSE、r分別從誤差大小、相關(guān)程度兩方面對BP網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度進(jìn)行分析,可以較好地評價網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。

3 應(yīng)用實例

基于上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析,作者結(jié)合海洋油氣化探、地質(zhì)、地球物理等勘探資料建立海洋油氣資源BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型,利用靈敏度分析方法對模型進(jìn)行優(yōu)化,并對優(yōu)化前后BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度進(jìn)行評價。

3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型結(jié)構(gòu)設(shè)計

在石油勘探中,油氣化探、地質(zhì)、物探等資料均可進(jìn)行油氣資源評價,但這些信息與油氣藏之間并非都存在明確的一一對應(yīng)關(guān)系,而且不同研究區(qū)域其對應(yīng)關(guān)系也不盡相同。將油氣化探與地質(zhì)、地震、非地震物探、遙感等勘探技術(shù)結(jié)合,不僅能克服單一方法存在的局限性和不確定性,從直接的油氣物質(zhì)成分和間接的油氣賦存條件等多個方面提取綜合信息,還可以縮短油氣勘探周期,降低勘探成本。但在利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行油氣資源預(yù)測時,采用哪些指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測具有較大的主觀性。較多的輸入信息個數(shù)會影響網(wǎng)絡(luò)性能,而且這些信息之間可能會包含許多彼此相關(guān)的因素,從而造成信息資料的重復(fù)和浪費[1]。

根據(jù)渤海灣某研究區(qū)勘探資料,通過對已知鉆井的分析研究,共選取7種指標(biāo)組成BP網(wǎng)絡(luò)輸入屬性(表1)。首先進(jìn)行了油氣地質(zhì)綜合分析,主要考慮油氣生成、運(yùn)移、成藏等因素及先后順序關(guān)系,得到油氣地質(zhì)綜合評價(F5)指標(biāo)。同時結(jié)合同步熒光330nm(F1)、酸解烴丙烷(F2)、酸解烴乙烯(F3)、熱釋烴乙烷(F4)等油氣化探指標(biāo),以及重力垂向二階導(dǎo)數(shù)(F6)、磁力垂向一階導(dǎo)數(shù)(F7)等組成BP網(wǎng)絡(luò)輸入,以實際油氣藏類型為網(wǎng)絡(luò)輸出目標(biāo)值,輸出層節(jié)點數(shù)為6,具體含義如表2所示[1]。

表1 BP網(wǎng)絡(luò)輸入屬性Tab.1 Input significance of BP neural network

BP網(wǎng)絡(luò)隱含層設(shè)計為1層,節(jié)點數(shù)為10個。隨機(jī)選取研究區(qū)20組已知異常模式中的10組作為學(xué)習(xí)模式(表3)來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò),剩余10組用于測試BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測能力。

表2 BP網(wǎng)絡(luò)模型期望輸出含義Tab.2 Output signification of BP neural network

表3 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模式Tab.3 Study patterns of BP neural network

3.2 BP網(wǎng)絡(luò)靈敏度分析

對于上述設(shè)計好的BP網(wǎng)絡(luò)及學(xué)習(xí)模式,設(shè)最大學(xué)習(xí)次數(shù)30000次,系統(tǒng)最大誤差0.0001,網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率設(shè)為0.15,并在權(quán)值調(diào)整過程中附加動量項。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練21443次后收斂,訓(xùn)練過程結(jié)束,10組學(xué)習(xí)模式實際輸出與期望輸出如表4所示。

表4 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模式實際輸出與期望輸出Tab.4 Actual output and expected output of BP neural network study patterns

由訓(xùn)練過程得到的參數(shù)1w、1θ、2w 利用式(6)即可計算出BP網(wǎng)絡(luò)的靈敏度矩陣,如表5所示。提取矩陣中輸出變量相對于輸入變量的一階導(dǎo)數(shù),考察各個輸入變量對輸出變量的影響程度,分析結(jié)果見表6。

表5 BP網(wǎng)絡(luò)靈敏度矩陣Tab.5 Sensitivity matrix of BP neural network

表6 影響因素結(jié)果分析Tab.6 Results of the analysis of influence factors

(1)F1(同步熒光330 nm)、F2(酸解烴丙烷)、F3(酸解烴乙烯)屬性與油氣預(yù)測的關(guān)系為負(fù)相關(guān),其中F1影響程度最大,F3較大,F2較小。

(2)F4(熱釋烴乙烷)、F5(油氣地質(zhì)綜合評價)屬性與油氣預(yù)測的關(guān)系為正相關(guān),其中F5影響程度大, F4較小。

(3)F6(重力垂向二階導(dǎo)數(shù))、F7(磁力垂向一階導(dǎo)數(shù))屬性與油氣預(yù)測的關(guān)系為負(fù)相關(guān),其中F6影響程度較大,F7最小。

根據(jù)靈敏度分析結(jié)果,為優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),去除影響程度較小的F4、F7屬性,僅選擇F1、F2、F3、F5、F6等5種屬性作為優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)輸入屬性。保留10組學(xué)習(xí)模式中的這5種屬性作為學(xué)習(xí)模式,則優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點數(shù)變?yōu)?。仍設(shè)隱含層為1 層,節(jié)點數(shù)為10,最大學(xué)習(xí)次數(shù)30 000次,系統(tǒng)最大誤差0.0001,學(xué)習(xí)率設(shè)為0.15,并在權(quán)值調(diào)整過程中附加動量項。優(yōu)化后BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練25 468次后收斂,訓(xùn)練過程結(jié)束。比較表7與表4可發(fā)現(xiàn),雖然輸入屬性減少,優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程迭代次數(shù)稍有增加,但網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與優(yōu)化前一致,由圖1可以看出優(yōu)化后網(wǎng)絡(luò)期望輸出與實際輸出的偏差分布更為均勻,學(xué)習(xí)過程更為穩(wěn)定。

表7 優(yōu)化后BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模式實際輸出與期望輸出Tab.7 Actual output and expected output of BP neural network study patterns after optimization

圖1 優(yōu)化前后BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模式偏差Fig.1 Deviations of BP neural network learning patterns before and after optimization

3.3 優(yōu)化前后BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度評價

利用研究區(qū)剩余10組異常模式,分別利用優(yōu)化前后的BP網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測,并由預(yù)測值與實測值計算各自的均方誤差RMSE與相關(guān)系數(shù)r,結(jié)果如表8所示。

表8 優(yōu)化前后BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度Tab.8 Prediction accuracy of BP neural network before and after optimization

RMSE越小,表明網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度越高;而r代表了預(yù)測值與實測值之間的一致性,其絕對值越靠近1,表明預(yù)測結(jié)果越接近實際觀測?？梢钥闯鰞?yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)在保證穩(wěn)定性的同時,預(yù)測精度并無降低,網(wǎng)絡(luò)仍具有較強(qiáng)的泛化能力。

BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度受網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)(輸入層、輸出層節(jié)點數(shù)、隱含層數(shù)及節(jié)點數(shù))、預(yù)測模式集大小、學(xué)習(xí)率等因素影響,不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、不同模式數(shù)、不同學(xué)習(xí)率會產(chǎn)生不同的評價結(jié)果,應(yīng)在對不同網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型預(yù)測精度分析的基礎(chǔ)上,綜合多種因素來優(yōu)選最佳網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)論

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種具有高度非線性映射能力的計算模型,可自動模擬各種影響因素間的自然關(guān)系。作者在分析BP算法的基礎(chǔ)上,利用參數(shù)靈敏度分析方法研究BP網(wǎng)絡(luò)輸入屬性與輸出屬性之間的影響因子,對BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。應(yīng)用該方法對海洋油氣資源勘探實測資料的處理結(jié)果表明,優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡(luò)模型既能有效提高預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性,又能保證較高的預(yù)測精度。作者對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化是不斷試驗獲得的,因此針對海洋油氣資源預(yù)測,構(gòu)建合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)至關(guān)重要,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計還需要進(jìn)一步的理論研究。

[1] 趙健,劉展,張勇.激光單分子BTEX異常的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價技術(shù)[J].海洋科學(xué),2008,32(3):6-12.

Zhao Jian,Liu Zhan,Zhang Yong.Artificial neural network evaluation technology for comprehensive evaluation of BTEX anomalies using a single molecule detection by laser[J].Marine Sciences,2008,32(3):6-12.

[2] 陰江寧,肖克炎,李楠,等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在化探數(shù)據(jù)分類中的應(yīng)用[J].地質(zhì)通報,2010,29(10):1564-1571.

Yin Jiangning,Xiao Keyan,Li Nan,et al.Application of BP neural network in the classification of geochemical survey data[J].Geological Bulletin of China, 2010,29(10):1564-1571.

[3] Hagen M T,Demuth H B.Neural network design[M].Beijing:China Machine Press,2001.

[4] 張材,譚建平.基于遺傳算法反向傳播模型的板形模式識別[J].中南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2006,37(2): 294-299.

Zhang Cai,Tan Jianping.Strip flatness pattern recognition based on genetic algorithms-back propagation model[J].Journal of Central South University(Science and Technology),2006,37(2):294-299.

[5] 李曉峰,徐玖平.BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法的建立及其應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2004,5:1-8.

Li Xiaofeng,Xu Jiuping.The establishment of self-adapting algorithm of BP neural network and its application[J].SystemsEngineering-theory&Practice,2004,5:1-8.

[6] 唐萬梅.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題的研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2005,10:95-100.

Tang Wanmei.The study of the optimal structure of BP neuralnetwork[J].Systems Engineering–theory & Practice,2005,10:95-100.

[7] 王國成,柳林濤,徐愛功,等.徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GPS衛(wèi)星鐘差預(yù)報中的應(yīng)用[J].測繪學(xué)報,2014, 43(8):803-807.

Wang Guocheng,Liu Lintao,Xu Aigong,et al.The application of radial basis function neural network in the GPS satellite clock bias prediction[J].Acta Geodaetica etCartographica Sinica,2014,43(8): 803-807.

[8] Li G,Shi J.On comparing three artificial neural networks for wind speed forecasting[J].Applied Energy,2010,87: 2313-2320.

[9] 沈云中,陶本藻.實用測量數(shù)據(jù)處理方法(第二版)[M].北京:測繪出版社,2012:165-178.

Shen Yunzhong,Tao Benzao.Practical methods for surveying data processing[M].Beijing:Surveying and Mapping Press,2012:165-178.

[10]Imani M,You R J,Kuo C Y.Caspian Sea level prediction using satellite altimetry by artificial neural networks[J].International Journal of Environmental Science and Technology,2014,11:1035-1042.

[11]Yu S W,Zhu K J,Diao F Q.A dynamic all parameters adaptive BP neural networks model and its application on oil reservoir prediction[J].Applied Mathematics and Computation,2008,195:66-75.

[12]俞集輝,韋俊濤,彭光金,等.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)靈敏度分析模型[J].計算機(jī)應(yīng)用研究,2009, 26(6):2279-2281.

Yu Jihui,Wei Juntao,Peng Guangjin,et al.Parameter sensitivity analysis based on artificial neural network[J].Application Research of Computers,2009,26(6):2279-2281.

[13]Mohammad A G,Rahman K,Ali A,et al.Sea water levelforecasting using genetic programming and comparing the performance with Artificialneural networks[J].Computers& Geosciences,2010,36(5): 620–627.

(本文編輯:譚雪靜)

Structure optimization of ocean oil and gas resources via BP neural network prediction model based on sensitivity analysis

ZHAO Jian,LIU Zhan

(School of Geosciences,China University of Petroleum,Qingdao 266580,China)

Nov.13,2014

BP neural network;network structure design;sensitivity analysis;model optimization

To resolve problems existing in the backpropagation(BP)neural network structure design,we used the sensitivity analysis method to optimize the BP neural network prediction model.First,we investigated the impact factors of the input and output attributes of the network by combining the BP algorithm and parameter sensitivity analysis.Then,based on an accurate premise,we optimized the input attributes of the BP network and simplified the model network structure to improve the network’s generalization ability and to greatly reduce the subjective choice of the structural parameters.Lastly,taking ocean oil and gas resources prediction as an example,we established the BP neural network prediction model using the measured data,and conducted a sensitivity analysis and prediction accuracy evaluation.The results indicate that the optimized model can effectively improve the stability of the prediction results with no loss in prediction accuracy.

TP183,TE51

A

1000-3096(2016)05-0103-06

2014-11-13;

2015-04-03

山東省自然科學(xué)基金項目(ZR2014DQ008);中國石油科技創(chuàng)新基金項目(2015D-5006-0302);中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項基金(16CX02031A)

[Foundation:Shandong Provincial Natural Science Foundation,China,No.ZR2014DQ008;PetroChina Innovation Foundation,No.2015D-5006-0302;the Foundamental Research Funds for the Central Universities,No.16CX02031A]

趙健(1981-),男,山東齊河人,講師,博士,主要從事海洋空間信息技術(shù)與探測研究,電話:13793297350,E-mail:zhjianupc@163.com