| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第6-9页 |
| 第一章 前言 | 第9-12页 |
| ·研究背景及意义 | 第9页 |
| ·有关国内外预警理论的研究综述 | 第9-10页 |
| ·国外预警理论研究发展过程及现状 | 第9-10页 |
| ·国内预警理论研究发展过程及现状 | 第10页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 第二章 相关理论综述 | 第12-20页 |
| ·数据挖掘理论综述 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第12页 |
| ·数据挖掘的主要功能介绍 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘过程 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘常用技术 | 第15-16页 |
| ·预警的相关理论综述 | 第16-20页 |
| ·预警的概念 | 第16页 |
| ·预警系统的组成 | 第16页 |
| ·预警的逻辑构成 | 第16-18页 |
| ·预警的方法 | 第18-20页 |
| 第三章 基于数据挖掘油田开发动态预警指标选取 | 第20-26页 |
| ·关联规则挖掘 | 第20-22页 |
| ·关联规则挖掘的基本概念 | 第20-21页 |
| ·经典的频繁项目集生成算法 | 第21-22页 |
| ·基于关联规则油田开发动态预警指标的选取 | 第22-26页 |
| ·数据预处理 | 第23页 |
| ·关联规则挖掘 | 第23-26页 |
| 第四章 基于人工神经网络开发动态预警体系 | 第26-42页 |
| ·基于BP 人工神经网络算法的基本理论 | 第26-30页 |
| ·BP 神经网络介绍 | 第26页 |
| ·BP 人工神经网络的特征 | 第26-27页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第27-28页 |
| ·BP 网络学习算法 | 第28-30页 |
| ·油田开发动态预警指标体系的构建 | 第30-33页 |
| ·油田开发动态预警指标选取原则 | 第30-31页 |
| ·预警指标构建方法 | 第31页 |
| ·油田生产预警指标体系的构建 | 第31-33页 |
| ·基于BP 人工神经网络数据挖掘的预警体系 | 第33-36页 |
| ·基于BP-ANN 油田开发动态的预警原理 | 第33-34页 |
| ·预警模型的训练和检测步骤 | 第34-35页 |
| ·油田预警警情的警度划分 | 第35-36页 |
| ·基于BP 人工神经网络的油田开发动态预警模型的构建 | 第36-42页 |
| ·油田预警指标体系的建立 | 第36-39页 |
| ·基于BP 人工神经网络的油田开发动态预警模型 | 第39-42页 |
| 第五章 基于BP 人工神经网络在油田开发动态预警中应用中的实证研究 | 第42-56页 |
| ·MATLAB 简介 | 第42-43页 |
| ·样本选取及数据预处理 | 第43-47页 |
| ·基于BP 人工神经网络预警模型网络结构的确定 | 第47-51页 |
| ·BP 人工神经网络隐含层层数的选择 | 第47页 |
| ·BP 人工神经网络隐含层节点数的选择 | 第47-48页 |
| ·BP 网络传递函数的选择 | 第48页 |
| ·BP-ANN 训练函数的选择 | 第48-51页 |
| ·利用训练好的BP 人工神经网络模型进行网络测试 | 第51-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 发表文章目录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-69页 |