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基于随机回归森林的储层预测方法研究

摘要第4-5页
abstract第5页
第一章 前言第8-12页
    1.1 研究目的及意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 随机森林算法研究现状第9-10页
        1.2.2 地震储层预测的研究现状第10-11页
    1.3 主要研究内容及目标第11-12页
第二章 随机森林基本理论第12-25页
    2.1 决策树第12-15页
        2.1.1 决策树概述第12-13页
        2.1.2 分类回归树——CART算法第13-15页
        2.1.3 决策树停止准则第15页
        2.1.4 决策树优缺点第15页
    2.2 随机森林的构建过程第15-17页
        2.2.1 Bagging方法第15-16页
        2.2.2 随机特征选取第16-17页
        2.2.3 森林的形成及执行第17页
    2.3 随机森林的理论概述第17-21页
        2.3.1 收敛性第17-19页
        2.3.2 随机回归森林的泛化误差第19-21页
    2.4 随机森林的性能指标第21-24页
        2.4.1 OOB估计第21-22页
        2.4.2 变量重要性第22-24页
    2.5 随机森林的优点第24-25页
第三章 地震属性为基础的储层预测技术第25-33页
    3.1 地震属性概述第25页
    3.2 地震属性分类第25-26页
    3.3 地震属性的地质意义第26-27页
    3.4 地震属性的提取第27-28页
        3.4.1 提取方式第27页
        3.4.2 具体属性的提取第27-28页
    3.5 地震储层预测概述第28-31页
        3.5.1 储层特征参数与地震属性第29页
        3.5.2 以地震属性为基础的储层预测第29-30页
        3.5.3 地震储层预测的实现过程第30-31页
    3.6 地震属性的优选第31-33页
        3.6.1 属性优选概述第31页
        3.6.2 GA-SVR地震属性优选方法第31-33页
第四章 基于随机回归森林的地震储层预测技术第33-49页
    4.1 方法原理第33-34页
    4.2 可行性分析第34-37页
    4.3 容噪性分析第37-40页
    4.4 敏感性分析第40-45页
    4.5 局限性分析第45-49页
第五章 改进方法以及地震属性优选方法第49-59页
    5.1 局限性存在的原理分析第49-50页
    5.2 针对局限性的改进方法第50-54页
        5.2.1 样本数量增加第51-52页
        5.2.2 样本数量减少第52-54页
    5.3 基于变量重要性的属性优选方法第54-59页
        5.3.1 模拟数据试验第55页
        5.3.2 实际数据试验第55-59页
第六章 结论与认识第59-61页
参考文献第61-67页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第67-68页
致谢第68页

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