油田采油控制系统神经网络建模和优化算法研究
| 第一章 绪论 | 第1-23页 |
| ·本论文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·油田抽油机采油控制系统的研究现状 | 第9-10页 |
| ·神经网络的研究现状及发展方向 | 第10-15页 |
| ·神经网络的发展历史 | 第10-13页 |
| ·神经网络的研究现状 | 第13-15页 |
| ·遗传算法的研究现状以及发展方向 | 第15-22页 |
| ·遗传算法的发展历史 | 第16-17页 |
| ·遗传算法较其它搜索方法的优点 | 第17-19页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第19-22页 |
| ·本文主要研究内容 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 油田抽油机采油控制系统方案 | 第23-29页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·油田抽油机控制系统的原理 | 第24-28页 |
| ·问题的提出 | 第24页 |
| ·整体方案 | 第24-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 采油控制系统神经网络建模研究 | 第29-54页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·建模的方法 | 第29-30页 |
| ·BP 神经网络在采油控制系统中建模研究 | 第30-38页 |
| ·BP 网络的学习过程 | 第31页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第31-35页 |
| ·BP 神经网络结构设计 | 第35-36页 |
| ·BP 学习算法步骤 | 第36-38页 |
| ·改进同伦BP 网络在采油控制系统的建模研究 | 第38-44页 |
| ·同伦BP 算法 | 第38-41页 |
| ·改进同伦BP 算法 | 第41-44页 |
| ·仿真研究 | 第44-53页 |
| ·BP 算法仿真研究 | 第44-48页 |
| ·改进同伦BP 算法仿真研究 | 第48-52页 |
| ·仿真结果 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 遗传算法优化停机时间研究 | 第54-72页 |
| ·引言 | 第54页 |
| ·遗传算法的基本实现 | 第54-57页 |
| ·编码 | 第54-55页 |
| ·初始化种群的形成 | 第55页 |
| ·确定算法的适应度 | 第55-56页 |
| ·选择操作 | 第56页 |
| ·交叉操作 | 第56-57页 |
| ·变异操作 | 第57页 |
| ·油田采油控制系统待优化问题 | 第57-59页 |
| ·标准遗传算法优化停机时间 | 第59-66页 |
| ·算法实现步骤 | 第59-60页 |
| ·仿真结果 | 第60-65页 |
| ·性能分析 | 第65-66页 |
| ·改进遗传算法优化停机时间 | 第66-71页 |
| ·改进遗传算法实现步骤 | 第66-67页 |
| ·改进遗传算法参数设置 | 第67-68页 |
| ·仿真结果 | 第68-70页 |
| ·性能分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 全文总结 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 摘要 | 第81-83页 |
| Abstract | 第83-85页 |
