基于神经网络的剩余油参数预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 前言 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外剩余油研究历史与现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外剩余油研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内外剩余油研究差异 | 第10页 |
| 1.2.3 剩余油研究的常用技术及其局限性 | 第10页 |
| 1.3 人工神经网络技术 | 第10-11页 |
| 1.4 主要内容 | 第11-12页 |
| 第二章 人工神经网络理论基础 | 第12-23页 |
| 2.1 概述 | 第12页 |
| 2.2 神经元与网络结构 | 第12-19页 |
| 2.2.1 生物神经元 | 第13页 |
| 2.2.2 人工神经元 | 第13-18页 |
| 2.2.3 人工神经网络的构成 | 第18-19页 |
| 2.3 BP神经网络原理 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 剩余油基础理论 | 第23-31页 |
| 3.1 剩余油的基本概念 | 第23-24页 |
| 3.2 影响剩余油分布的基本因素 | 第24页 |
| 3.3 剩余油的成因类型 | 第24-25页 |
| 3.3.1 平面剩余油成因类型 | 第25页 |
| 3.3.2 垂向剩余油成因类型 | 第25页 |
| 3.4 剩余油的分布开发方式 | 第25-26页 |
| 3.5 剩余油研究的基本方法 | 第26-28页 |
| 3.6 剩余油研究的基本参数 | 第28-30页 |
| 3.6.1 孔隙度 | 第28-29页 |
| 3.6.2 饱和度 | 第29页 |
| 3.6.3 渗透率 | 第29-30页 |
| 3.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 剩余油参数预测 | 第31-41页 |
| 4.1 数据准备 | 第31-32页 |
| 4.1.1 数据选取 | 第31页 |
| 4.1.2 数据的归一化 | 第31页 |
| 4.1.3 神经网络的参数 | 第31-32页 |
| 4.2 BP神经网络设计步骤 | 第32-33页 |
| 4.2.1 神经网络层数 | 第32-33页 |
| 4.2.2 BP神经网络S型激励函数 | 第33页 |
| 4.3 BP神经网络的训练与测试 | 第33-36页 |
| 4.3.1 BP神经网络训练 | 第33-34页 |
| 4.3.2 BP神经网络的测试 | 第34-36页 |
| 4.4 BP神经网络隐含层的确定 | 第36-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 结论 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-44页 |
| 作者简介、发表文章及研究成果目录 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
