收藏本站
《价值工程》 2011年21期
收藏 | 投稿 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于PSO-SVM的空气钻井地下水水位预测

肖军民  刘慧升  
【摘要】:为缩短兴隆气田空气钻井周期,降低钻井成本,需对地下水水位进行预测。结合粒子群算法(PSO)和支持向量机(SVM),提出了一种新的空气钻井地下水水位预测模型。结果表明,该模型具有收敛快、预测精度高等特点,在空气钻井地下水位预测中具有一定的工程应用价值。

手机知网App
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 周延军;贾江鸿;李荣华;;基于粗糙集理论和支持向量机的套管损坏动态预报方法[J];中国石油大学学报(自然科学版);2010年06期
2 马文涛;;基于PSO和LSSVM的边坡稳定性评价方法[J];岩土力学;2009年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前6条
1 李秀珍;孔纪名;王成华;;多分类支持向量机在滑坡稳定性判识中的应用[J];吉林大学学报(地球科学版);2010年03期
2 王雅春;田春阳;张振伟;金铁文;杨宏松;;多总体逐步判别分析法在复杂油水层识别中的应用[J];大庆石油学院学报;2010年02期
3 李秀珍;孔纪名;李朝凤;;多分类支持向量机在泥石流危险性区划中的应用[J];水土保持通报;2010年05期
4 宋杰鲲;;基于支持向量回归机的中国碳排放预测模型[J];中国石油大学学报(自然科学版);2012年01期
5 邓晓刚;田学民;;基于动态独立成分的单类支持向量机方法及其在故障诊断中的应用[J];中国石油大学学报(自然科学版);2012年03期
6 国丽萍;张一民;王磊;;葡北油田注水压力对套管损坏影响研究[J];中外能源;2012年09期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 成实;基于高分辨率测井信号处理的储层预测与描述[D];中国地质大学;2010年
2 何朝阳;基于GIS公路边坡安全管理及应急决策系统研究[D];成都理工大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 冯夏庭,王泳嘉,卢世宗;边坡稳定性的神经网络估计[J];工程地质学报;1995年04期
2 金龙;陈小宏;王守东;;基于支持向量机与信息融合的地震油气预测方法[J];石油地球物理勘探;2006年01期
3 杨培杰;印兴耀;;基于支持向量机的叠前地震反演方法[J];中国石油大学学报(自然科学版);2008年01期
4 徐长航;陈国明;谢静;;基于支持向量机和蒙特卡洛的结构可靠性分析方法及应用[J];中国石油大学学报(自然科学版);2008年04期
5 邓九英;王钦若;毛宗源;杜启亮;;基于粗糙集的支持向量回归机混合算法[J];中国石油大学学报(自然科学版);2009年05期
6 裴桂红;纪佑军;;油水井套损的地质因素分析[J];武汉工业学院学报;2009年03期
7 王威;马东辉;苏经宇;郭小东;王志涛;;基于RS-SVM的地下管线震害预测方法研究[J];应用基础与工程科学学报;2009年02期
8 梁武科;赵道利;马薇;王荣荣;南海鹏;罗兴锜;;基于粗糙集-RBF神经网络的水电机组故障诊断[J];仪器仪表学报;2007年10期
9 夏元友,李梅;边坡稳定性评价方法研究及发展趋势[J];岩石力学与工程学报;2002年07期
10 赵洪波,冯夏庭;支持向量机函数拟合在边坡稳定性估计中的应用[J];岩石力学与工程学报;2003年02期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 宋晓峰;韩平;;最优支持向量机用于HIV-1蛋白酶抑制剂的QSAR建模[J];计算机与应用化学;2007年11期
2 徐进荣;潘丰;;基于粒子群和支持向量机为青霉素发酵建模[J];计算机与应用化学;2007年11期
3 范启亮;章瑶;刘春波;潘丰;;基于PSO-MKSVM发酵过程建模与补料优化控制[J];自动化与仪表;2009年05期
4 向昌盛;周子英;张林峰;;相空间重构和支持向量机参数联合优化研究[J];湖南科技大学学报(自然科学版);2010年04期
5 袁安平;张湜;姜珉;陈可泉;;丁二酸发酵过程软测量模型的参数优化研究[J];化工自动化及仪表;2009年05期
6 赵辉;李阳;曹琳;;聚合物驱含水率变化定量表征模型[J];石油勘探与开发;2010年06期
7 张绍德;毛雪菲;毛雪芹;高尚义;;基于grey Markov-支持向量机的电弧炉终点参数预报[J];控制理论与应用;2009年12期
8 张焕萍;宋晓峰;王惠南;;基于离散粒子群和支持向量机的特征基因选择算法[J];计算机与应用化学;2007年09期
9 朱红求;阳春华;桂卫华;李勇刚;钱坚;;基于SVM和混沌PSO的除钴过程工艺指标预测[J];中南大学学报(自然科学版);2010年04期
10 李大中;韩璞;王臻;;基于支持向量机和粒子群算法的生物质气化过程建模与优化[J];华北电力大学学报(自然科学版);2009年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 姜谙男;侯林波;伍平;;基于粒子群支持向量机的三维初始地应力反分析[A];第六届全国信息获取与处理学术会议论文集(2)[C];2008年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 朱珍德;李红波;尚剑飞;刘金辉;;基于支持向量机理论的矿山动采巷道围岩变形预测分析[A];自主创新与持续增长第十一届中国科协年会论文集(1)[C];2009年
7 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
8 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
9 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
10 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 通讯员 杨忠兵 陈林;川东钻探打破全国空气钻井纪录[N];中国石油报;2009年
2 于银花 钱爱军;白音查干探区成功实施空气钻井[N];中国石化报;2010年
3 记者 姜斯雄 特约记者 刘炳义;空气钻井技术突破窿9井钻探瓶颈[N];中国石油报;2003年
4 钱爱军;普光空气钻技术引起国际同行关注[N];中国石化报;2007年
5 记者 张云普通讯员 刘爱国;庆深气田空气钻井技术应用创新指标[N];中国石油报;2007年
6 罗甲学 李东辉;空气钻井诞生国内新纪录[N];中国石化报;2006年
7 张云普 通讯员 刘爱国;空气钻井为庆深气田钻井提速7倍[N];中国石油报;2007年
8 李祖诗陈孝平;录井:随空气钻技术协同发展[N];中国石化报;2007年
9 记者 刘军通讯员 马列;长城钻探空气钻井技术消除长庆气田漏卡瓶颈[N];中国石油报;2008年
10 通讯员 杨玲;滴北1井深部地层提速应用成功[N];中国石油报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 何静媛;RNA二级结构预测算法的研究[D];重庆大学;2009年
2 孙亮;若干机器学习算法的研究与应用[D];吉林大学;2012年
3 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
4 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
5 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
6 孙薇;市场条件下抽水蓄能电站效益综合评价及运营模式研究[D];华北电力大学(河北);2007年
7 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
8 朱燕飞;锌钡白回转窑煅烧过程智能建模研究[D];华南理工大学;2005年
9 田英杰;支持向量回归机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
10 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张红梅;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测研究[D];河海大学;2006年
2 谢晓娣;基于改进支持向量机的配电网线损计算[D];合肥工业大学;2006年
3 刘伟丽;基于粒子群算法和支持向量机的中文文本分类研究[D];河南工业大学;2010年
4 李红英;支持向量分类机的核函数研究[D];重庆大学;2009年
5 张楠;关于支持向量机中的参数优化的研究[D];西北大学;2008年
6 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7 杨立标;基于混合优化策略的粒子群算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 陈琳玲;基于简化粒子群算法的测试数据自动生成方法研究[D];西南大学;2010年
9 赵辛欣;随机聚焦粒子群算法在机组组合中的应用[D];西南交通大学;2010年
10 王冬;基于粒子群算法的Web文本信息过滤研究[D];华北电力大学(河北);2010年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026