油气勘探成本预测方法研究与实现



油气勘探成本预测方法研究与实现

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油气勘探成本预测方法研究与实现

论文目录
摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-7 页
第一章绪论	第7-12 页
· 背景及意义	第7 页
· 国内外油气勘探成本研究现况	第7-10 页
· 国外有关钻井成本影响因素的研究现状	第7-8 页
· 国内有关钻井成本影响因素的研究现状	第8 页
· 钻井成本预测方法研究现状	第8-10 页
· 基于神经网络的预测理论研究现状	第10 页
· 论文主要研究内容	第10-11 页
· 主要创新点	第11 页
· 题目来源	第11-12 页
第二章神经网络相关理论	第12-20 页
· 神经网络相关知识	第12-16 页
· 神经网络的定义	第12 页
· 人工神经网络的构成	第12-13 页
· 神经网络的特点	第13-14 页
· 神经网络的分类	第14-15 页
· 神经网络常用模型及其优缺点	第15-16 页
· BP神经网络原理	第16-19 页
· BP神经网络定义	第16-17 页
· BP算法的思想	第17-18 页
· BP网络的缺点及原因分析	第18-19 页
· 本章小结	第19-20 页
第三章油气勘探成本影响因子及线性回归预测模型	第20-31 页
· 钻井工程作业流程分析	第20-21 页
· 钻井工程作业属性分析	第21-22 页
· 钻井工程成本项目的构成特点	第22-23 页
· 钻井作业成本动因分析	第23-25 页
· 钻机作业成本动因分析	第23-24 页
· 钻进作业成本动因分析	第24-25 页
· 地质因素对钻井作业成本的影响	第25 页
· 油气勘探成本影响因子的选取	第25-26 页
· 线性回归方法介绍	第26-28 页
· 样本数据表述及处理	第28-30 页
· 样本数据表述	第28-29 页
· 定性数据的定量化处理	第29-30 页
· 多元线性回归油气勘探成本预测模型	第30 页
· 本章小结	第30-31 页
第四章 BP神经网络油气勘探成本预测模型	第31-50 页
· Levenberg-Marquardt BP算法	第31-35 页
· LMBP算法简介	第31-32 页
· 敏感性的反向传播	第32-33 页
· Marquardt敏感度	第33 页
· LMBP算法迭代过程	第33-35 页
· 动量BP算法	第35-36 页
· 可变学习速度的VLBP算法	第36-38 页
· 基于贝叶斯正则化的BP神经网络	第38-40 页
· BP网络的泛化能力	第38-39 页
· 贝叶斯正则化BP神经网络简介	第39 页
· BRBP神经网络算法基本思想	第39-40 页
· BRBP神经网络算法步骤	第40 页
· 油气勘探成本BP神经网络预测模型	第40-43 页
· 软件实现及实验结果分析	第43-49 页
· 预测精度对比	第43-47 页
· 收敛性对比	第47-48 页
· 泛化能力对比	第48-49 页
· 本章小结	第49-50 页
第五章基于PCA的BP神经网络油气勘探成本预测模型	第50-56 页
· 主分量分析方法简介	第50-51 页
· 基于PCA的神经网络油气勘探成本预测模型	第51-55 页
· 本章小结	第55-56 页
第六章结论与展望	第56-57 页
· 结论	第56 页
· 展望	第56-57 页
致谢	第57-58 页
参考文献	第58-60 页
攻读硕士学位期间发表的论文	第60-61 页
详细摘要	第61-72 页

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