基于小波分析和神经网络的油气产能预测研究与应用



基于小波分析和神经网络的油气产能预测研究与应用

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基于小波分析和神经网络的油气产能预测研究与应用

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-10 页
第1章绪论	第10-15 页
· 选题背景及研究意义	第10-11 页
· 油气产能预测的研究现状	第11-13 页
· 本文主要工作	第13 页
· 本文组织结构	第13-15 页
第2章小波分析理论及应用	第15-23 页
· 小波分析简介	第15 页
· 小波分析的演变	第15-18 页
· 傅立叶变换	第15-16 页
· 窗口傅立叶变换	第16-17 页
· 小波分析	第17-18 页
· 离散小波变换	第18-20 页
· 多分辨率分析思想	第20-22 页
· 多分辨分析定义	第20-21 页
· 小波分解与重构	第21-22 页
· 小波分析应用于油气预测的基本思想	第22 页
· 本章小结	第22-23 页
第3章人工神经网络理论及应用	第23-32 页
· 人工神经网络简介	第23 页
· 人工神经网络概述	第23-26 页
· 人工神经元模型	第24-25 页
· 神经网络拓扑结构	第25 页
· 神经网络学习方式	第25-26 页
· 误差反向传播神经网络	第26-30 页
· BP网络模型	第26-27 页
· BP学习算法	第27-28 页
· BP算法局限性及改进	第28-30 页
· 人工神经网络应用于油气预测的基本思想	第30-31 页
· 本章小结	第31-32 页
第4章油气产能预测研究	第32-49 页
· 常用预测方法介绍	第32-33 页
· 基于小波理论的神经网络模型构造	第33-37 页
· 现有构造模型分析	第33-34 页
· “紧致型”小波网络	第34 页
· “松散型”小波网络	第34-37 页
· 研究思路	第37-38 页
· 研究对象及处理	第38-39 页
· 压力测试曲线介绍	第38-39 页
· 测井曲线常规处理	第39 页
· 测井曲线数据预处理	第39 页
· 研究方法	第39-44 页
· 研究计算要点	第44-48 页
· 小波分析要点	第44-45 页
· 神经网络要点	第45-48 页
· 本章小结	第48-49 页
第5章油气产能预测模型应用实例	第49-64 页
· 系统描述	第49 页
· 系统环境	第49-50 页
· 系统实现	第50-62 页
· 数据准备	第50-51 页
· 小波分析	第51-53 页
· 数据整理	第53-54 页
· 神经网络训练	第54-58 页
· 产能预测	第58-62 页
· 结果分析	第62-63 页
· 本章小结	第63-64 页
第6章总结与展望	第64-66 页
· 总结	第64-65 页
· 展望	第65-66 页
参考文献	第66-69 页
致谢	第69-70 页
附录: 攻读硕士学位期间公开发表的论文及参与项目	第70 页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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