基于沉积数值模拟的辫状河心滩演化

选取黄骅坳陷新近系典型辫状河沉积解剖区,利用密井网区动静态资料相结合识别和刻画心滩及其内部结构,在此基础上通过沉积数值模拟探究研究区心滩形成过程,并建立研究区心滩顺流迁移和横向迁移演化模式。结果表明:顺流加积、垂向加积、侧向加积和侵蚀作用共同塑造心滩的形态和内部结构;滩头侵蚀、滩尾顺流加积和垂向加积形成了心滩的顺流生长和垂向生长;侧向加积与侵蚀作用控制心滩的不对称侧向生长过程。     

由粗到精和特征筛选的精确回归预测方法及其在二语习得中的应用

针对数据分布不均匀且因素多而容易造成预测不精确的问题,提出一种结合由粗到精与特征筛选的精确回归预测方法.首先,由于数据分布不均匀且预测区间大,直接预测难以精确地拟合,提出一种由粗到精的预测方法,并使用决策树进行粗分类,预测目标所在的子区间,然后在子区间内实现精确的回归预测.其次,如果数据量少且特征因素多会引起过拟合,而且部分冗余特征会影响模型的预测精度,因此,提出一种基于特征筛选的回归预测方法以提高预测精度.在大学生的英语成绩与其人格因素数据集上进行相关实验,结果证明了由粗到精和特征筛选方法与传统回归模型相比精度更高且稳定性更好.通过提出的人格因素与英语成绩回归预测模型,可以制定合理的培养方案弥补学生人格因素中的短板,提升学生的自身竞争能力,从而更好地推动中国的英语教育.     

基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型

为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。     

基于多元回归的高铁墩台沉降形变预测分析

高铁桥梁中的墩台形变在量级上呈现出较小的特征,且墩台在形变监测过程中时常会受到外界条件或随机噪声的干扰,使得采集的数据和后处理预测数据显现出较大的波动,给数据分析和后续的变形预测带来较大影响﹒本文将多元回归法引入到高速铁路桥梁的墩台变形分析数据预处理中,在顾及温度和荷载对墩台作用基础上,利用Matlab建立了多元回归预测模型﹒实验结果表明,相比传统的GM(1,1)预测模型,多元回归法具有一定的优势,预测结果与实际形变值更加接近﹒     

附加应力场和滤失作用下页岩水力压裂开裂机理

为了研究含有天然微裂隙和层理的页岩储层在压裂液产生的滤失和附加应力场共同作用下的开裂机理,采用复变函数保角变换方法修正了传统附加应力场解析解,基于最大拉应力强度理论,通过解析分析比较储层基质、天然裂隙和层理的复杂应力状态及相应的强度,得出水力压裂主裂纹遇天然裂隙或层理后的开裂机理和扩展方向.基于莫尔强度理论分析讨论被裂纹穿过后的储层次裂纹形成机理.结果表明:水力压裂主裂纹尖端拉应力集中,发生张性破坏;被主裂纹穿过的天然裂隙或层理在附加应力场和压裂液产生的滤失作用下发生剪切破坏,形成滑动次裂纹;附加应力场增大裂纹附近的最小地应力、降低裂纹附近的最大地应力,不利于储层次裂纹的形成;降低排量、增加压裂作用时间,提高裂纹附近储层孔隙压力,降低有效应力,可促进储层次裂纹的形成.