利用小波网络处理凝析天然气流量计测量数据
利用小波网络处理凝析天然气流量计测量数据【摘要】:凝析天然气的气液两相流量是监测、控制气井和气藏动态特性的主要依据,但传统的凝析天然气的流量计量受很多因素干扰,误差较大,气井的井口
【学位授予单位】:中国石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP183;TP216
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-8
- 第1章 前言8-14
- 1.1 课题的背景及意义8
- 1.2 两相流计量方法现状8-10
- 1.2.1 分离法8-9
- 1.2.2 非分离法9-10
- 1.3 国内外研究现状与分析10-12
- 1.3.1 国外研究现状10-11
- 1.3.2 国内研究现状11-12
- 1.4 论文主要研究内容12-13
- 1.5 小结13-14
- 第2章 小波神经网络14-28
- 2.1 引言14
- 2.2 BP神经网络14-19
- 2.2.1 BP神经网络的算法15-17
- 2.2.2 BP神经网络的缺点和改进17-19
- 2.3 小波分析理论19-22
- 2.3.1 引言19
- 2.3.2 连续小波变换19-20
- 2.3.3 离散小波变换20
- 2.3.4 多分辨率分析20-22
- 2.4 小波与神经网络的结合方式22-25
- 2.5 小波神经网络的特征及逼近能力25-26
- 2.6 小波网络与常规神经网络的比较26-27
- 2.7 小结27-28
- 第3章 连续参数小波神经网络算法及其应用28-43
- 3.1 连续小波网络的算法推导28-32
- 3.2 样本集的生成32-37
- 3.3 连续小波网络的训练及预测37-42
- 3.4 小结42-43
- 第4章 多分辨率小波神经网络算法及其应用43-55
- 4.1 引言43
- 4.2 多分辨率小波网络算法43-47
- 4.2.1 多分辨率小波网络结构43-44
- 4.2.2 多分辨率小波网络隐层节点数的确定44
- 4.2.3 网络训练算法44-47
- 4.3 多分辨小波网络的训练及预测47-54
- 4.4 小结54-55
- 第5章 小波基的选取与小波网络的预测性能55-62
- 5.1 引言55
- 5.2 正交小波基的性质55-57
- 5.3 不同小波基对实验样本的训练比较及预测57-61
- 5.4 小结61-62
- 结论62-64
- 参考文献64-68
- 攻读硕士学位期间取得的学术成果68-69
- 致谢69
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