基于智能算法的含酸性气体甲烷水合物形成条件预测研究
基于智能算法的含酸性气体甲烷水合物形成条件预测研究【摘要】:天然气水合物是在一定的温度和压强条件下,天然气与液态水形成的固体复合物。天然气的固体存在严重影响了天然气的开采、加工和集
【学位授予单位】:中国石油大学(华东)
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP18
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-10
- 第一章 绪论10-14
- 1.1 论文的研究背景10
- 1.2 课题的研究现状10-12
- 1.2.1 天然气水合物形成条件预测方法研究现状10-11
- 1.2.2 小波神经网络研究现状11-12
- 1.2.3 遗传算法研究现状12
- 1.3 论文的主要研究内容12-14
- 第二章 小波变换理论14-20
- 2.1 引言14
- 2.2 小波变换14-19
- 2.2.1 连续小波变换14-16
- 2.2.2 离散小波变换16
- 2.2.3 常用的基本小波16-19
- 2.3 本章小结19-20
- 第三章 小波神经网络预测水合物生成条件20-39
- 3.1 人工神经网络简介20
- 3.2 人工神经网络模型20-25
- 3.2.1 神经元的结构模型21
- 3.2.2 常见人工神经网络激活函数21-23
- 3.2.3 神经元的连接模式23
- 3.2.4 人工神经网络学习规则23-25
- 3.3 BP神经网络25-30
- 3.3.1 BP神经网络概述25-26
- 3.3.2 BP神经网络结构26
- 3.3.3 BP神经网络的学习算法26-29
- 3.3.4 BP神经网络改进29-30
- 3.4 小波神经网络30-35
- 3.4.1 小波神经网络的概述30-31
- 3.4.2 小波神经网络结构31
- 3.4.3 小波神经网络学习算法31-32
- 3.4.4 小波神经网络构建32-34
- 3.4.5 改进学习方式的小波神经网络34-35
- 3.5 改进小波神经网络预测水合物生成条件35-38
- 3.6 本章小结38-39
- 第四章 优化小波神经网络的遗传算法模型39-51
- 4.1 遗传算法概述39-40
- 4.2 遗传算法的基本操作40-42
- 4.3 改进实数编码遗传算法模型构建42-47
- 4.3.1 种群初始化43-45
- 4.3.2 种群的选择策略45-46
- 4.3.3 种群交叉策略46
- 4.3.4 种群取代策略46-47
- 4.4 改进实数编码遗传算法实验评估47-50
- 4.4.1 使用Sphere函数评估47-48
- 4.4.2 使用Schwefel函数评估48
- 4.4.3 使用Rastrigin函数评估48-49
- 4.4.4 使用Griewangk函数评估49-50
- 4.4.5 实验评估结论50
- 4.5 本章小结50-51
- 第五章 遗传小波神经网络预测水合物生成条件51-59
- 5.1 遗传小波神经网络理论51
- 5.2 遗传算法优化小波神经网络参数51-52
- 5.3 遗传小波神经网络构建52-54
- 5.4 遗传小波神经网络模型的流程54-56
- 5.5 遗传小波神经网络和小波神经网络的实验评估56-58
- 5.5.1 实验数据56
- 5.5.2 遗传小波神经网络实验评估56-58
- 5.5.3 小波神经网络模型和遗传小波神经网络模型比较58
- 5.6 本章小结58-59
- 总结和展望59-61
- 参考文献61-66
- 致谢66-67
- 攻读硕士期间取得的研究成果67-68
- 附录 168-71
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