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1.
如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。 相似文献
2.
结合函数方程pf(x+y/p+z)=f(x)+f(y)+pf(z),研究了Banach 3-Lie代数上的同态、导子以及广义导子的广义Hyers-Ulam稳定性(其中p为固定正整数). 相似文献
3.
为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度. 相似文献
4.
为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证. 相似文献
5.
为给车辆调度优化以及集卡预约系统设计提供重要参考,利用所采集的深圳市某港口的码头闸口数据,建立一种基于数据挖掘的集卡周转时间短时预测方法.首先,通过对码头闸口数据进行分析,获取车辆到达时间分布、任务类型、作业方式等集卡作业特征以及集卡在码头内的周转时间;在此基础上,利用循环神经网络并结合训练集数据,建立集卡作业特征与其周转时间之间的映射关系.其次,为减少随机波动对周转时间预测效果的影响,利用小波分解算法对循环神经网络拟合结果的残差进行高频噪声分离,并通过自回归模型拟合过滤后的低频序列.最后,将拟合后的循环神经网络与自回归模型进行结合,建立一种支持集卡周转时间短时预测的组合模型,并利用测试集数据进行有效性验证.结果 表明,相比单一的循环神经网络,该组合模型可以大幅提升预测精度. 相似文献
6.
针对司法实践中对于可解释性及预测性能的需求, 本文提出了一种基于概率图模型的量刑智能辅助方法. 该方法以量刑要素为基石建立含有隐节点的概率图模型, 由极大似然准则估计刑期分布的参数, 进而计算分布的数学期望得到预测值. 关于危险驾驶罪的实验结果表明, 概率图模型的预测准确率优于基于决策树和神经网络等的模型, 且具有良好的可解释性. 相似文献
7.
结合空间科学卫星项目的成本管理特点,根据项目管理理论和方法,以某空间科学卫星项目为例,对卫星项目成本管理过程进行实证研究,通过分析该卫星成本预算、成本控制等管理过程发现其存在的问题,提出改进方案、措施及项目成本管理改进的框架,探讨了项目负责人制的组织结构、项目成本管理体系、项目成本控制体系等具体优化措施。 相似文献
8.
针对发震断层上的潜在地震开展震级和地表震动预测,对开展地震灾害区划、防震减灾等工作十分关键.由于断裂带本身的多种非均匀性,如断层几何、介质结构、应力的非均匀分布,准确预测震级面临着众多挑战.本文简要回顾了影响地震破裂传播及震级的因素,指出了应力分布状态、断层孕震带尺度、断裂带介质结构对破裂传播过程的影响.在非均匀应力分布下,震级对破裂起始位置(震中)具有强烈的依赖性,即震中-震级存在“测不准”关系,震中对破裂是否延伸到地表也有控制作用.走滑断裂带孕震带尺度(在倾向上的深度)对破裂是否发展为“逃逸型”大地震有控制作用.近断裂带的介质结构对破裂方向性、延展尺度都有显著影响.未来可通过密集地震台阵观测获取高分辨率断裂带结构,并结合实验室流变性质测量,推断发震断层的流变结构,为刻画可能发震的凹凸体提供支撑.针对震中对震级的影响,可以通过破裂动力学模拟,结合大地测量观测、地震学观测、实验室摩擦实验结果,进行数值实验,探索可能发生强震的震中区域,为野外观测提供参照.此外,动力学数值模拟结果也可以弥补大地震近场地表震动观测数据缺乏的不足,为开展基于地震物理过程的灾害区划提供参考. 相似文献
9.
陶然 《四川大学学报(自然科学版)》2022,(3):187-204
客观来说,房价受到诸多因素的制约,正因如此,房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余,在实际场景中很难确定重要特征,提出了一种创新的数据预处理方式,并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理,然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中,Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging过程,能够准确地评判“冗余”特征,而XGB模型在提高预测效果的同时,也囿于其泛化能力下降,无法稳定地反映特征重要性.因此,本文利用RF模型处理冗余数据,并使用XGB模型对新数据集进行拟合提高预测效果.本文在Kaggle竞赛的数据集("House Prices-Advanced Regression Techniques")上进行了实验,测试结果显示,XGB回归模型最终的回归精度R2为87%,而单独的RF模型或XGB模型的R2分别为79.2%和78.7%.实验证明,该数据预测方法能够明显提高房价预测效果.同时,为充分体现模... 相似文献
10.
谐波减速器是工业机器人的关键核心部件,其可靠性的实时评估和剩余寿命预测对于提升工业机器人的工作性能和健康监管具有重要意义.作为一种复杂的高精度机械部件,其退化过程表现出明显的多阶段性特点.因此,针对谐波减速器的退化特性,提出基于Gamma过程的多阶段退化模型对谐波减速器性能退化过程进行精确描述.首先,根据谐波减速器退化趋势的变化,进行多阶段退化过程的划分;然后采用历史性能指标数据,基于最大皮尔逊相关系数准则估计模型先验分布的超参数,建立基于Gamma过程的多阶段退化模型.在此基础上,针对在役设备的实际运行特点和工程现场中性能指标数据获取困难的问题,提出采用振动特征来建立高斯过程回归模型,对性能指标值进行精准预测以实现对退化模型后验分布参数的实时更新.最后在此基础上对谐波减速器进行实时可靠性评估和剩余寿命预测.通过对谐波减速器可靠性实验数据的分析表明,所提出的方法能够实现可靠性的实时评估,并且与单一阶段退化模型相比,该方法对剩余寿命的预测精度更高. 相似文献