煤层重复压裂选井选层的数学模型研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究的目的及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 国外现状 | 第8页 |
| 1.2.2 国内现状 | 第8-9页 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 | 第9-10页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 研究路线 | 第10页 |
| 1.4 主要研究成果及创新点 | 第10-12页 |
| 1.4.1 主要研究成果 | 第10-11页 |
| 1.4.2 创新点 | 第11-12页 |
| 第2章 影响煤层重复压裂效果的因素分析 | 第12-32页 |
| 2.1 原始数据的收集及预处理 | 第13-17页 |
| 2.1.1 参数初选及原始数据的收集 | 第15-16页 |
| 2.1.2 残缺数据的处理 | 第16页 |
| 2.1.3 数据的正规化 | 第16-17页 |
| 2.2 灰色关联度分析 | 第17-21页 |
| 2.2.1 灰色关联度分析理论 | 第17-18页 |
| 2.2.2 灰色关联度分析参数结果 | 第18-21页 |
| 2.3 相关性分析 | 第21-25页 |
| 2.3.1 相关性分析理论 | 第21页 |
| 2.3.2 相关性分析参数结果 | 第21-25页 |
| 2.4 主成分分析 | 第25-31页 |
| 2.4.1 主成分分析理论 | 第25-29页 |
| 2.4.2 主成分分析结果 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 模糊综合评价模型研究 | 第32-38页 |
| 3.1 模糊识别模型 | 第32-35页 |
| 3.1.1 隶属度 | 第32-33页 |
| 3.1.2 隶属度函数 | 第33页 |
| 3.1.3 隶属综合评价矩阵 | 第33-35页 |
| 3.2 模糊综合评价模型 | 第35页 |
| 3.3 模型检验 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 概率神经网络模型研究 | 第38-51页 |
| 4.1 概率神经网络分类器的理论推导 | 第38-41页 |
| 4.1.1 贝叶斯决策论 | 第38-39页 |
| 4.1.2 Parzen窗方法 | 第39-41页 |
| 4.2 概率神经网络模型 | 第41-45页 |
| 4.2.1 概率神经网络的结构模型 | 第41-42页 |
| 4.2.2 概率神经网络基本学习算法 | 第42-44页 |
| 4.2.3 概率神经网络模型的建立 | 第44-45页 |
| 4.3 模型检验 | 第45-49页 |
| 4.4 软件研发 | 第49-50页 |
| 4.4.1 软件结构 | 第49页 |
| 4.4.2 软件功能 | 第49-50页 |
| 4.4.3 应用实例及分析 | 第50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 结论和建议 | 第51-52页 |
| 5.1 结论 | 第51页 |
| 5.2 建议 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第56页 |
