收藏本站
《西南石油大学》 2011年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于时变系统的支持向量机预测模型及其应用

黄巧英  
【摘要】:随着油气田开发技术难度的逐渐加大,开发动态变化也越加复杂。如今,我国油气田所面临的关键问题之一是如何更加有效地实现油气田合理、高效和可持续的发展。油气田开发系统的预测研究是实现油气田合理高效开发的重要保证,油气田开发系统的优化研究是实现油气田可持续开发的重要途径。对油气田开发系统实施最优控制使得油气田开发动态能在遵循自身内部机理的情况下尽可能沿着人们期望的轨线发展,从而实现更大的经济效益。对油气田生产动态的预测研究可以合理准确地把握油气田开发的未来趋势,这是实现油气田可持续发展的重要基础。近几年来,许多石油专家已经研究并建立了油气田的各种动态预测方法,如神经网络、数值模拟法、自适应预测法以及驱替曲线法等,但这些方法都存在数据量大计算复杂、预测精度不高以及参数选择困难等问题。支持向量回归机是针对小样本数据预测问题,并有效地克服了传统方法中的“维数灾难”和过学习的问题,因此被广泛的应用到油气产量、原油采收率以及储层敏感性等的预测,然而系统深入地将时间序列和支持向量机相结合并应用于油田勘探开发方面的应用型文章未见报道。 支持向量机是一种基于统计学原理并借助最优化方法来解决实际问题的机器学习方法。近几年来,随着对支持向量机理论研究的深入,在算法实现方面也取得了突破性的进展,但是在对真实数据的研究过程中,发现一些因素影响了该方法预测的准确度。针对复杂且非平稳的数据,如何提高预测效果成为人们的研究目标,通过分析输入、输出的数据样本所具有的特点,来建立不同的模型进行预测,能更好的拟合数据并提高对预测数据的精确度。 本文首先系统地介绍了支持向量机基本原理,总结了核函数以及核参数的选择方法,并给出了各选择方法的优点和缺点,其次为了更好地实现油气田生产动态预测研究并提高预测的精确度,本文提出了一种基于时变系统的支持向量机预测模型。利用支持向量回归机和时间序列分析原理,建立了油气田生产动态的时间序列预测模型。在求解模型时先以离散小波变换将油气田生产动态数据分解成不同尺度水平的多个子序列,分析并揭示蕴含在预测变量内的信息,并对分解后的各个子序列进行时间序列分析,再以通过分析后的子序列作为输入向量,以支持向量回归机作为工具建构支持向量回归模型,最后对各个子序列的预测结果进行重构,从而得到预测结果,并对预测结果以及预测误差进行分析讨论,通过实例验证了基于时变系统的支持向量机预测模型的有效性与可行性。
【学位授予单位】:西南石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TE33

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 罗婷婷;范太华;;支持向量机核函数及优化研究[J];兵工自动化;2007年10期
2 谢衷洁,黄香,叶伟彰,刘亚利;人工神经网络及其在金融预报中的应用(英文)[J];北京大学学报(自然科学版);2001年03期
3 张作清,韩克宁,于代国,张振城;应用支持向量机方法预测储层敏感性[J];测井技术;2005年04期
4 杨斌;匡立春;孙中春;施泽进;;一种用于测井油气层综合识别的支持向量机方法[J];测井技术;2005年06期
5 李卓,刘斌,刘铁男;支持向量机在油田产量预测中的应用[J];大庆石油学院学报;2005年05期
6 刘斌;魏贤龙;李卓;;支持向量机在原油采收率模型中的应用[J];大庆石油学院学报;2006年02期
7 朱杰;吴树芳;王妍;刘永立;;支持向量机研究现状[J];大众科技;2009年05期
8 周奇;;对支持向量机几种常用核函数和参数选择的比较研究[J];福建电脑;2009年06期
9 费胜巍;孙宇;;用SVRM预测变压器油中溶解气体量[J];高电压技术;2007年08期
10 祝金荣;;基于支持向量机的石油期货价格预测[J];工业技术经济;2007年02期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 杨慧中;邵信光;石晨曦;;一种改进的支持向量回归机启发式算法[A];2005中国控制与决策学术年会论文集(上)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 张春华;支持向量机中最优化问题的研究[D];中国农业大学;2004年
2 钟仪华;特高含水油田开发规划动态预测方法研究[D];西南石油大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘潭秋;基本时间序列模型的人民币汇率行为描述与预测[D];湖南大学;2002年
2 胡明;基于时间序列分析方法的中国股市预测性研究[D];福州大学;2003年
3 胡浩民;基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究[D];上海师范大学;2003年
4 王妍;油田注水生产预测仿真研究[D];大庆石油学院;2004年
5 刘胜利;基于SVM的网络入侵检测研究[D];大连海事大学;2004年
6 郑建华;基于支持向量机的数据挖掘[D];天津大学;2004年
7 郭家芳;基于小波分析和支持向量机的股票指数预测模型的研究及应用[D];武汉理工大学;2006年
8 张振领;基于支持向量机和小波分析的说话人识别技术研究[D];武汉理工大学;2007年
9 穆进超;多要素SVM时间序列预测研究及其并行化实现[D];兰州大学;2009年
10 吴芳;基于支持向量机和小波分析的地震预测研究[D];长安大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王立;;基于图像融合技术的步态识别[J];安防科技;2010年06期
2 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
3 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
4 王素华,张伟林;斜拉桥斜索损伤分析中的小波变换研究[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2004年03期
5 李多田;张伟林;;结构无损检测与小波分析方法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2008年03期
6 区卫民;谭泗桥;袁哲明;柏连阳;熊洁仪;;SVR-KNN法用于除草剂QSAR研究[J];安徽农业科学;2008年35期
7 韩勇鹏;;SVM方法及其在乳制品分类问题上的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
8 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
9 武素华;;基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析[J];安徽农业科学;2009年09期
10 陈念;沈佐民;;基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定[J];安徽农业科学;2010年15期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 韩露;余正涛;邓锦辉;章程;毛存礼;郭剑毅;;领域知识关系对领域文本分类的影响[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 吴静珠;刘翠玲;孙晓容;;支持向量机在近红外光谱检测技术中的应用研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
10 杨坤;纪志成;;基于峰值识别的改进SVM用电需求预测[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 王晓辉;中国产业结构的动态投入产出模型分析[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 何建民;面向网络社区聆听客户声音方法研究[D];合肥工业大学;2010年
7 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
8 穆振侠;高寒山区降水垂直分布规律及融雪径流模拟研究[D];新疆农业大学;2010年
9 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
10 徐红林;基因调控网络的建模及其结构分解方法研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 李锦;基于声波的运动车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
7 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
8 张明军;基于小波包最优树的图像融合技术研究[D];山东科技大学;2010年
9 田键;磁粉检测系统中图像增强的方法研究[D];长春理工大学;2010年
10 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 黄香,叶维彰,栾贻会,谢衷洁;跳跃点统计检测的小波方法及其在金融汇率中的应用[J];北京大学学报(自然科学版);1997年03期
2 黎敏;徐金梧;阳建宏;杨德斌;;基于多变量相重构的混沌时间序列预测[J];北京科技大学学报;2008年02期
3 朱世英,周爱东,陈志国,李宏宇,李长海;气相色谱在油浸变压器故障分析中的应用[J];变压器;2005年11期
4 钱金忠;;4号高压厂用变压器油色谱异常分析及处理[J];变压器;2005年12期
5 林礼清;变压器短路故障的综合分析与判断[J];变压器;1995年01期
6 任华新,鲜继清;一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究[J];重庆邮电学院学报(自然科学版);2005年04期
7 王万军;;基于多因素指标的多目标决策模型方法及应用[J];长春师范学院学报(自然科学版);2009年04期
8 刘清坤,阙沛文,宋寿鹏;基于支持向量机的石油管线缺陷识别方法研究[J];传感器技术;2005年03期
9 黄声享,刘经南;GPS变形监测系统中消除噪声的一种有效方法[J];测绘学报;2002年02期
10 张作清,韩克宁,于代国,张振城;应用支持向量机方法预测储层敏感性[J];测井技术;2005年04期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 孟祥国;马军;段昕;;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 张春华;支持向量机中最优化问题的研究[D];中国农业大学;2004年
2 张英;基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D];浙江大学;2005年
3 孙伟;特高含水期油田开发评价体系及方法研究[D];中国石油大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘永红;说话人识别系统的研究[D];西南交通大学;2003年
2 胡浩民;基于RBF神经网络并行学习模型的数据分类及预测研究[D];上海师范大学;2003年
3 胡小平;支持向量机在说话人识别中的应用[D];南京理工大学;2003年
4 刘胜利;基于SVM的网络入侵检测研究[D];大连海事大学;2004年
5 李新军;基于支持向量机的建模预测研究[D];天津大学;2004年
6 徐军华;电力系统短期负荷预测模型与优选的研究[D];四川大学;2004年
7 陈卫;基于支持向量机的说话人识别系统研究[D];华北电力大学(河北);2005年
8 刘渭清;说话人识别相关技术的研究[D];西北大学;2005年
9 但志平;说话人识别系统的研究与开发[D];华中科技大学;2005年
10 刘雪飞;基于小波分析方法的含噪声语音信号增强技术研究[D];燕山大学;2006年
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
2 贾存良;吴海山;巩敦卫;;煤炭需求量预测的支持向量机模型[J];中国矿业大学学报;2007年01期
3 张红亮;王水林;吕颖慧;尹小涛;;爆破震动效应的支持向量机分析预测[J];矿业研究与开发;2007年04期
4 张国新;汤青波;许德昌;;基于支持向量机的液压泵故障诊断[J];煤矿机械;2007年08期
5 冯剑丰;王洪礼;李胜朋;;基于支持向量机的浮游植物密度预测研究[J];海洋环境科学;2007年05期
6 辛玉红;朱广田;;基于支持向量机的ERP软件供应商选择[J];辽宁工程技术大学学报;2007年S2期
7 邹华胜;杨峰;李刚;;基于支持向量机的路基检测研究[J];矿业研究与开发;2008年02期
8 张金牡;;基于支持向量机的水利工程项目风险评价[J];西部探矿工程;2008年06期
9 景海河;叶欣;高彦东;;基于支持向量机的矿区开采沉降的预测[J];黑龙江科技学院学报;2008年04期
10 刘德地;陈晓宏;;基于支持向量机的洪水灾情综合评价模型[J];长江流域资源与环境;2008年03期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 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
2 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
3 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
4 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
5 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
6 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
7 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
8 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
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
4 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
5 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
6 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
9 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
10 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
2 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
3 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
4 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
5 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
6 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
7 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
8 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
9 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
10 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 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
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009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