一种基于GA优化算法和BP神经网络模型的井筒变形预测方法

本发明公开了一种基于GA优化算法和BP神经网络模型的井筒变形预测方法，其步骤包括：首先，归纳整理井筒样本位移数据；随后，将横向位移形变(mm)、纵向位移形变(mm)、扰动系数三个因素作为样本特征，以井筒实际形变值作为输出值构建预测指标体系；构建基于GA优化算法和BP的井筒变形预测模型，并将变形样本输入该模型当中，利用GA优化算法训练出预测性能最优的井筒变形预测模型，最后输出预测结果并与其他回归预测模型进行对比。该方法具有以下优点：可以快速地得到较为准确的井筒变形结果，克服了井筒稳定性计算的随机性和不确定性的特点，使用GA优化算法对BP模型进行超参数寻优，可以得到性能更优的井筒变形智能预测模型。