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支持向量机预测煤储层渗透性

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支持向量机预测煤储层渗透性
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  · 研究背景第9-10页
  · 国内外研究现状第10-12页
    · 煤储层渗透率研究现状第10-11页
    · 支持向量机研究现状第11-12页
  · 本文研究的目的和意义第12页
  · 本文研究的主要内容和思路第12-14页
第二章 支持向量机和最优化理论概述第14-36页
  · 引言第14-15页
  · 最优化理论第15-21页
    · 1 最优化问题第15-18页
    · 凸最优化第18页
    · 最优性条件第18-20页
    · 对偶理论第20-21页
  · 统计学习理论第21-25页
    · 机器学习方法第21-23页
    · VC维第23-24页
    · 泛化能力的界第24页
    · 结构风险最小化原则第24-25页
  · 支持向量分类机第25-31页
    · 最优分类超平面第26-27页
    · 支持向量机用于分类第27-29页
    · 核函数第29-31页
  · 支持向量回归机(Suppert Vector Regression,SVR)第31-35页
    · 损失函数第31-32页
    · 支持向量回归机第32-35页
  · 本章小结第35-36页
第三章 影响煤储层渗透率的主控因素第36-44页
  · 引言第36页
  · 割理发育对渗透率的影响第36-38页
  · 应力对煤储层渗透率的影响第38-39页
  · 埋藏深度对煤储层渗透率的影响第39-40页
  · 煤体结构及煤层厚度对渗透率的影响第40-41页
  · 煤岩组成和层序结构对渗透率的影响第41-42页
  · 煤基质收缩作用和储层压力对渗透率的影响第42-43页
  · 本章小结第43-44页
第四章 基于支持向量机的煤储层渗透率预测第44-66页
  · 引言第44页
  · 研究区地质概况第44-47页
    · 地层特征第46页
    · 构造特征第46页
    · 煤岩特征第46-47页
    · 沉积特征第47页
  · 支持向量机回归软件设计及实现第47-62页
    · 软件设计第47-49页
    · 软件操作第49-51页
    · 数据的选取及处理第51-53页
    · 核函数的选择及其参数设置第53-59页
    · 支持向量回归机参数设置第59-62页
  · 渗透率性的预测第62-64页
  · 方法评价第64页
  · 本章小结第64-66页
总结与展望第66-67页
参考文献第67-71页
致谢第71 页

本篇论文共71页,点击这进入下载页面
 
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