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基于AHP、模糊数学和神经网络的天然气增压开采方案优选模型研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-19 08:17:52
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基于AHP、模糊数学和神经网络的天然气增压开采方案优选模型研究【摘要】:多属性决策问题广泛存在于经济、管理、社会等各个领域中,如方案优选、工厂选址、资源分配、投资决策、项目评估、质

【摘要】: 多属性决策问题广泛存在于经济、管理、社会等各个领域中,如方案优选、工厂选址、资源分配、投资决策、项目评估、质量评估、科研成果评价、人才考核、产业部门发展排序、经济效益综合评价等,因此多属性决策理论及方法有着广阔的应用前景。对多属性决策理论、方法及其应用进行系统的研究具有重要的学术价值和实践意义。 基于模糊理论的模糊优选方法是一种用于涉及模糊因素决策问题的优选方法,采用模糊优选方法可以较好地解决方案优选中的模糊性问题。人工神经网络(ANN)具有很强的鲁棒性、容错性、自学习、自组织和自适应性,在决策系统的建模问题上表现了它的优越性,因此ANN也可用于决策对象方案优选问题的求解。 本文在分析决策对象系统多属性问题特点及其方法研究现状的基础上,以AHP、模糊理论和人工神经网络理论为基础,对引入模糊优选方法和人工神经网络方法解决洛带JP气藏增压开采方案优选问题进行研究。本文的主要工作如下:(1)基于模糊理论建立了模糊优选模型,对模型建立中的若干关键问题进行研究;(2)运用模糊优选模型对增压开采方案进行优选排序。采用ReO模拟软件对气田的不同增压开采方案进行模拟计算,制定9种开采方案,同时建立方案的指标集,运用层次分析法确立各指标的权重,通过模糊优选模型得到各个方案的优选结果;(3)提出了基于ANN的优选模型和算法步骤,利用MATLAB神经网络工具箱建立了基于BP网络的优选模型;(4)提出了综合利用模糊理论中的模糊优选方法和ANN对增压开采方案进行评价的设计构想,并就二者串连式结合的思路和具体实现方法进行了探讨,建立了基于模糊理论和ANN的增压开采方案优选模型,最后利用该模型实现了增压开采方案的优选,结果证明该结合方法是可行的。 【关键词】:多属性决策 增压开采 层次分析法 模糊优选法 BP神经网络
【学位授予单位】:成都理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TE377
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 引言8-12
  • 1.1 选题依据8-9
  • 1.2 研究课题来源9
  • 1.3 国内外研究现状9-10
  • 1.4 论文的研究内容及技术路线10-12
  • 第2章 多属性决策理论与方法简述12-32
  • 2.1 引言12-13
  • 2.2 建立指标体系13
  • 2.3 权重的确定方法13-17
  • 2.4 模糊数学与模糊优选理论介绍17-22
  • 2.4.1 模糊数学发展与应用简介17-18
  • 2.4.2 模糊优选理论简介18-22
  • 2.5 人工神经网络在多属性决策中的研究22-32
  • 2.5.1 人工神经网络概述22-26
  • 2.5.2 BP神经网络理论26-27
  • 2.5.3 基于BP神经网络的综合评价方法27-29
  • 2.5.4 评价方法的实现步骤29-30
  • 2.5.5 BP神经网络泛化能力的提高30-32
  • 第3章 洛带气田增压开采方案模拟研究32-39
  • 3.1 洛带气田管网现状32
  • 3.2 洛带气田蓬莱镇组气藏增压开采建模32-35
  • 3.2.1 ReO软件增压开采模拟功能简介32-33
  • 3.2.2 ReO优化研究技术思路及优化数学模型33-35
  • 3.3 洛带气田蓬莱镇气藏增压开采模拟研究35-39
  • 3.3.1 洛带气田蓬莱镇组气藏增压开采方案制定36
  • 3.3.2 增压开采方案的模拟结果36-38
  • 3.3.3 各种方案的技术指标确定38-39
  • 第4章 基于层次分析法和模糊优选的增压开采方案优选研究39-46
  • 4.1 方案指标的确定39-40
  • 4.2 采用层次分析法确定各个特征指标权重40-42
  • 4.2.1 层次分析法的应用40
  • 4.2.2 建立层次分析法的步骤40-42
  • 4.3 模糊优选在增压开采方案优选上的应用42-46
  • 第5章 基于模糊法和神经网络的增压开采方案优选研究46-55
  • 5.1 基于模糊数学的模糊优选法和神经网络结合的思路46-48
  • 5.2 增压开采方案评价指标体系的建立及指标规范化48-49
  • 5.3 基于模糊数学的模糊优选法和神经网络增压开采方案优选的实现49-53
  • 5.3.1 增压开采方案优选中BP神经网络的建立49
  • 5.3.2 学习样本的建立49-51
  • 5.3.3 隐含层神经元数目的确定51
  • 5.3.4 BP神经网络评价模型的训练和仿真51-53
  • 5.4 总结53-55
  • 结论与展望55-57
  • 致谢57-58
  • 参考文献58-61
  • 附图61-74


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