基于在线学习高斯过程有杆泵油井动态液面建模方法研究



基于在线学习高斯过程有杆泵油井动态液面建模方法研究

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基于在线学习高斯过程有杆泵油井动态液面建模方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 课题研究背景及意义	第11-12页
1.2 动态液位测量方法	第12-14页
1.2.1 回声法	第12-13页
1.2.2 压力计探测法	第13-14页
1.2.3 功图推算法	第14页
1.3 软测量技术的基本原理	第14-15页
1.4 在线学习高斯过程回归国内外研究现状	第15-18页
1.4.1 在线学习高斯过程回归国外研究现状	第15-17页
1.4.2 在线学习高斯过程回归国内研究现状	第17-18页
1.5 本文主要研究内容	第18-21页
第2章有杆泵油井采油工艺	第21-29页
2.1 游梁式抽油机井抽油原理	第21-24页
2.1.1 游梁式抽油机井的组成装置	第21页
2.1.2 抽油泵工作原理	第21-24页
2.2 示功图分析	第24-27页
2.2.1 理论示功图分析	第24-26页
2.2.2 实测示功图分析	第26-27页
2.3 有杆泵油井的动态液面分析	第27-28页
2.4 本章小结	第28-29页
第3章动态液面软测量建模	第29-41页
3.1 高斯过程回归学习方法	第29-34页
3.1.1 贝叶斯学习	第29-31页
3.1.2 高斯过程	第31页
3.1.3 高斯过程回归	第31-33页
3.1.4 协方差函数	第33-34页
3.2 动态液面模型的建立	第34-40页
3.2.1 辅助变量的选择	第34-36页
3.2.2 协方差函数的选择	第36-37页
3.2.3 模型选择与超参数的寻优	第37-40页
3.2.4 动态液面模型	第40页
3.3 本章小结	第40-41页
第4章改进的在线高斯过程回归算法	第41-59页
4.1 在线学习	第41-42页
4.2 训练数据的聚类预处理	第42-45页
4.2.1 减法聚类	第43-44页
4.2.2 减法聚类的算法流程图	第44-45页
4.3 加入新数据	第45-48页
4.3.1 模型改变程度	第46-47页
4.3.2 新数据加入基本训练集	第47-48页
4.4 删除旧数据	第48-50页
4.4.1 数据的信息增益计算	第48-49页
4.4.2 遗忘函数	第49-50页
4.5 协方差函数的超参数寻优	第50-55页
4.5.1 共轭梯度法	第50-51页
4.5.2 人工鱼群算法	第51-55页
4.6 改进后的在线高斯过程回归算法	第55-57页
4.6.1 离线高斯过程回归算法	第55-56页
4.6.2 在线高斯过程回归算法	第56-57页
4.7 本章小结	第57-59页
第5章动态液面测量仿真验证	第59-69页
5.1 软测量模型的建立	第59-60页
5.2 软测量模型的仿真	第60-68页
5.2.1 离线高斯过程回归模型的仿真	第61-64页
5.2.2 未改进的在线高斯过程回归模型的仿真	第64-66页
5.2.3 改进的在线高斯过程回归模型的仿真	第66-68页
5.3 本章小结	第68-69页
第6章总结与展望	第69-71页
6.1 本文总结	第69页
6.2 本文展望	第69-71页
参考文献	第71-77页
致谢	第77页

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