| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.2 参数预测理论的国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作与结构安排 | 第11-13页 |
| 2 支持向量机回归理论知识 | 第13-22页 |
| 2.1 支持向量机回归预测 | 第13-16页 |
| 2.2 数据归一化 | 第16页 |
| 2.3 PCA降维 | 第16-18页 |
| 2.4 预测能力评估准则 | 第18-19页 |
| 2.5 支持向量机回归模型 | 第19-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 支持向量机建模参数优化方法 | 第22-31页 |
| 3.1 交叉验证法 | 第22页 |
| 3.2 网格搜索法 | 第22-24页 |
| 3.3 遗传算法 | 第24-26页 |
| 3.4 粒子群算法 | 第26-30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 4 煤层气单井采气系统的井底流压回归分析研究 | 第31-54页 |
| 4.1 煤层气单井采气系统 | 第31-36页 |
| 4.1.1 煤层气单井采气原理和工艺流程 | 第31页 |
| 4.1.2 煤层气井井底流压参数分析 | 第31-36页 |
| 4.2 主元参数分析 | 第36页 |
| 4.3 基于网格搜索算法的SVM建模与预测分析 | 第36-41页 |
| 4.3.1 原始数据条件下模型训练与回归预测 | 第37-38页 |
| 4.3.2 归一化条件下模型训练与回归预测 | 第38-39页 |
| 4.3.3 PCA降维条件下模型训练与回归预测 | 第39-41页 |
| 4.3.4 三种条件下模型训练与回归预测对比分析 | 第41页 |
| 4.4 基于GA算法的SVM建模与预测分析 | 第41-47页 |
| 4.4.1 原始数据条件下模型训练与回归预测 | 第41-43页 |
| 4.4.2 归一化条件下模型训练与回归预测 | 第43-44页 |
| 4.4.3 PCA降维条件下模型训练与回归预测 | 第44-46页 |
| 4.4.4 三种条件下模型训练与回归预测对比分析 | 第46-47页 |
| 4.5 基于PSO算法的SVM建模与预测分析 | 第47-52页 |
| 4.5.1 原始数据条件下模型训练与回归预测 | 第47-48页 |
| 4.5.2 归一化条件下模型训练与回归预测 | 第48-50页 |
| 4.5.3 PCA降维条件下模型训练与回归预测 | 第50-51页 |
| 4.5.4 三种条件下模型训练与回归预测对比分析 | 第51-52页 |
| 4.6 算法综合评估与分析 | 第52-53页 |
| 4.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 基于SVM的信息粒化井底流压回归预测 | 第54-65页 |
| 5.1 模糊信息粒化基本原理 | 第54-55页 |
| 5.2 模糊信息粒化方法模型 | 第55-57页 |
| 5.3 回归预测与仿真结果分析 | 第57-60页 |
| 5.4 井底流压预测系统分析软件（基于Matlab GUI） | 第60-64页 |
| 5.4.1 Matlab GUI简介 | 第60-62页 |
| 5.4.2 软件介绍及使用说明 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-66页 |
| 6.1 全文总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70页 |