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預(yù)測(cè)理論及其在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787302675785
- 條形碼：9787302675785 ; 978-7-302-67578-5
- 裝幀：精裝
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
預(yù)測(cè)理論及其在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 本書特色
掌握科學(xué)預(yù)測(cè)的科學(xué)理論與方法
全書四色精裝
預(yù)測(cè)理論及其在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 內(nèi)容簡介
近年來，人工智能，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和適應(yīng)性引起了廣泛關(guān)注。然而，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有特定的數(shù)學(xué)屬性和特點(diǎn)，它更適合解決特定領(lǐng)域的問題，并非所有研究問題都能采用這種方法。因此，準(zhǔn)確理解其適用條件和局限性，是科學(xué)選擇預(yù)測(cè)方法的重要前提。只有在合理評(píng)估其優(yōu)勢(shì)與不足的基礎(chǔ)上，才能*大限度地發(fā)揮人工智能預(yù)測(cè)方法的技術(shù)潛力，為相關(guān)研究提供更強(qiáng)有力的支持。在本書的編寫過程中，作者收集了國內(nèi)外關(guān)于預(yù)測(cè)理論與實(shí)踐的大量研究成果和應(yīng)用案例，系統(tǒng)整理了不同預(yù)測(cè)方法的理論基礎(chǔ)、實(shí)際應(yīng)用及成功案例。這一過程結(jié)合了作者在工業(yè)、農(nóng)業(yè)及礦產(chǎn)資源探測(cè)等領(lǐng)域的科研實(shí)踐，耗時(shí)八年，五易其稿，*終成書。本書力求為廣大科研人員提供一個(gè)實(shí)用的參考框架，幫助他們更好地應(yīng)用預(yù)測(cè)理論進(jìn)行研究。
預(yù)測(cè)理論及其在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用預(yù)測(cè)理論及其在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 前言
《預(yù)測(cè)理論及其在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用》一書圍繞“預(yù)測(cè)”這一核心概念展開。所謂預(yù)測(cè)，是指通過對(duì)已有數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行科學(xué)分析，從而推測(cè)未來可能發(fā)生的事件或結(jié)果。這不僅是一種科學(xué)研究方法，更是一項(xiàng)具有重要社會(huì)功能的實(shí)踐活動(dòng)。科學(xué)的預(yù)測(cè)不僅能夠推動(dòng)理論研究的發(fā)展，還能帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，為經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的全面發(fā)展提供強(qiáng)大支持。甚至可以說，英明的決策都離不開科學(xué)預(yù)測(cè)的指導(dǎo)。
回顧近百年來國內(nèi)外預(yù)測(cè)理論的發(fā)展歷程，我們可以清晰地看到，預(yù)測(cè)方法種類繁多，涵蓋了數(shù)十種大類和上百種小類。隨著時(shí)間的推移，預(yù)測(cè)理論和技術(shù)的復(fù)雜性與多樣性日益凸顯。預(yù)測(cè)科學(xué)的研究表明，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與研究對(duì)象的復(fù)雜程度、系統(tǒng)規(guī)模以及時(shí)間跨度密切相關(guān)。研究對(duì)象越復(fù)雜、規(guī)模越大、時(shí)間跨度越長，預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性也越大。基于此，本書旨在幫助廣大研究人員系統(tǒng)了解各種預(yù)測(cè)方法的特點(diǎn)，并根據(jù)具體研究目標(biāo)選擇*佳預(yù)測(cè)方法，以確保研究結(jié)果的有效性和可靠性。
預(yù)測(cè)方法的選擇對(duì)研究結(jié)果的準(zhǔn)確性至關(guān)重要。只有根據(jù)具體問題選擇*適合的預(yù)測(cè)工具，才能有效提升研究的科學(xué)性和實(shí)用性。例如，一位德國數(shù)學(xué)家通過分析我國歷朝歷代的食鹽消耗量，利用回歸分析精準(zhǔn)估算了我國的人口數(shù)量。這一經(jīng)典案例充分說明，回歸分析在處理已知數(shù)據(jù)時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì)，但由于其對(duì)數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)特性有較高要求，在預(yù)測(cè)未來人口變化時(shí)可能會(huì)受到一定限制。同樣在實(shí)際應(yīng)用中，研究人員還需要深刻理解研究對(duì)象的本質(zhì)特征，包括其內(nèi)涵與外延。例如，當(dāng)機(jī)器人被指令去抓取磚塊或氣球時(shí)，模糊數(shù)學(xué)因其善于處理不精確信息而成為理想選擇。借助模糊數(shù)學(xué)，機(jī)器人能夠精準(zhǔn)地完成復(fù)雜任務(wù)。這些案例無不證明，科學(xué)選擇預(yù)測(cè)方法是研究取得成功的關(guān)鍵。
近年來，人工智能，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法，以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和適應(yīng)性引起了廣泛關(guān)注。然而，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有特定的數(shù)學(xué)屬性和特點(diǎn)，它更適合解決特定領(lǐng)域的問題，并非所有研究問題都能采用這種方法。因此，準(zhǔn)確理解其適用條件和局限性，是科學(xué)選擇預(yù)測(cè)方法的重要前提。只有在合理評(píng)估其優(yōu)勢(shì)與不足的基礎(chǔ)上，才能*大限度地發(fā)揮人工智能預(yù)測(cè)方法的技術(shù)潛力，為相關(guān)研究提供更強(qiáng)有力的支持。在本書的編寫過程中，作者收集了國內(nèi)外關(guān)于預(yù)測(cè)理論與實(shí)踐的大量研究成果和應(yīng)用案例，系統(tǒng)整理了不同預(yù)測(cè)方法的理論基礎(chǔ)、實(shí)際應(yīng)用及成功案例。這一過程結(jié)合了作者在工業(yè)、農(nóng)業(yè)及礦產(chǎn)資源探測(cè)等領(lǐng)域的科研實(shí)踐，耗時(shí)八年，五易其稿，*終成書。本書力求為廣大科研人員提供一個(gè)實(shí)用的參考框架，幫助他們更好地應(yīng)用預(yù)測(cè)理論進(jìn)行研究。
本書的編撰得到了廣東海洋大學(xué)、中國石油化工股份有限公司、中國海洋石油集團(tuán)有限公司等多家單位的大力支持，同時(shí)得到了桂志先、高剛、夏振華、周昌仕、劉利群等教授的寶貴意見與建議。在此，特別感謝中國海洋石油集團(tuán)有限公司林昌榮教授、成都理工大學(xué)賀振華教授等知名學(xué)者的積極幫助。正是因?yàn)檫@些專家學(xué)者的共同努力，本書的內(nèi)容得以更趨完善。本書的順利出版得益于廣東海洋大學(xué)和中國石油化工股份有限公司先導(dǎo)試驗(yàn)項(xiàng)目的資助。在此，向所有支持本書出版的單位和個(gè)人表示衷心的感謝！希望本書能夠?yàn)閺氖骂A(yù)測(cè)研究的科研人員提供有價(jià)值的參考，為推動(dòng)工農(nóng)業(yè)及礦產(chǎn)資源預(yù)測(cè)研究的發(fā)展貢獻(xiàn)綿薄之力。由于預(yù)測(cè)理論的復(fù)雜性及作者水平有限，書中難免存在不足之處，敬請(qǐng)讀者批評(píng)指正。
作者
2024年7月
預(yù)測(cè)理論及其在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用 目錄
第1章預(yù)測(cè)方法類型簡介
1.1傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)和新近的預(yù)測(cè)方法
1.1.1傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法
1.1.2新近的一些預(yù)測(cè)方法
1.2離散的預(yù)測(cè)和連續(xù)的預(yù)測(cè)方法
1.2.1離散時(shí)間系統(tǒng)模型演化預(yù)測(cè)
1.2.2連續(xù)的預(yù)測(cè)方法
1.3定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)方法
1.3.1定性預(yù)測(cè)
1.3.2定量預(yù)測(cè)
1.3.3定性預(yù)測(cè)和定量預(yù)測(cè)關(guān)系的比較
1.4統(tǒng)計(jì)型預(yù)測(cè)和專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法
1.4.1統(tǒng)計(jì)型預(yù)測(cè)
1.4.2專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)
第2章傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法和理論
2.1線性回歸預(yù)測(cè)方法
2.1.1線性回歸預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.1.2線性回歸預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.1.3線性回歸預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)模型
2.1.4線性回歸預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.1.5線性回歸預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用領(lǐng)域
2.1.6線性回歸預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
2.2時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法
2.2.1時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.2.2時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.2.3時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)模型
2.2.4時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.3聚類分析預(yù)測(cè)方法
2.3.1聚類分析預(yù)測(cè)方法的起源
2.3.2聚類分析預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.3.3聚類分析預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)模型
2.3.4聚類分析預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.3.5聚類分析預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用領(lǐng)域
2.3.6聚類分析預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
2.4卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方法
2.4.1卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.4.2卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)模型
2.4.3卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.4.4卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用領(lǐng)域
2.4.5集合卡爾曼濾波預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
2.5小波變換預(yù)測(cè)方法
2.5.1小波變換預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.5.2小波變換預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.5.3小波變換預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
2.6分形預(yù)測(cè)方法
2.6.1分形預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.6.2分形預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.6.3分形預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.6.4分形預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用領(lǐng)域
2.6.5分形預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
2.6.6分形預(yù)測(cè)方法的問題討論
2.7模式識(shí)別預(yù)測(cè)方法
2.7.1模式識(shí)別預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.7.2模式識(shí)別預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.7.3模式識(shí)別預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.7.4模式識(shí)別預(yù)測(cè)方法在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
2.7.5模式識(shí)別預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
2.8克里金預(yù)測(cè)方法
2.8.1克里金預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.8.2克里金預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.8.3克里金預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.8.4克里金預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用領(lǐng)域
2.9專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法
2.9.1專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.9.2專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.9.3專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.9.4專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
2.9.5專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
2.10模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)方法
2.10.1模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.10.2模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.10.3模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.10.4模糊數(shù)學(xué)預(yù)測(cè)方法的應(yīng)用領(lǐng)域
2.11混沌理論預(yù)測(cè)方法
2.11.1混沌理論預(yù)測(cè)方法的起源和發(fā)展
2.11.2混沌理論預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn)
2.11.3混沌理論預(yù)測(cè)方法的數(shù)學(xué)工具和理論基礎(chǔ)
2.11.4混沌理論預(yù)測(cè)方法在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
2.11.5混沌理論預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用及效果
第3章灰色預(yù)測(cè)方法
3.1概述
3.2理論基礎(chǔ)
3.2.1灰色系統(tǒng)的基本概念
3.2.2灰色系統(tǒng)與模糊數(shù)學(xué)、黑箱方法的區(qū)別
3.2.3灰色系統(tǒng)的基本原理
3.2.4灰色系統(tǒng)理論的主要內(nèi)容
3.3數(shù)學(xué)模型
3.3.1灰色預(yù)測(cè)的概念
3.3.2灰色預(yù)測(cè)的類型
3.3.3數(shù)據(jù)處理
3.3.4關(guān)聯(lián)度
3.3.5灰色預(yù)測(cè)模型
3.4應(yīng)用實(shí)例及效果
3.4.1灰色預(yù)測(cè)方法在工農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
3.4.2灰色預(yù)測(cè)方法在油氣田預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
第4章畢奧雙相介質(zhì)預(yù)測(cè)方法
4.1雙相介質(zhì)理論的歷史發(fā)展
4.2畢奧理論的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
4.3畢奧理論的開拓
4.4畢奧理論在地震勘探應(yīng)用的探索
4.5儲(chǔ)層物性參數(shù)反演的流程
4.5.1地震應(yīng)力反演
4.5.2地質(zhì)反演
4.5.3油氣藏綜合分析
4.6儲(chǔ)層物性參數(shù)簡介
4.6.1由地震應(yīng)力兩個(gè)分量導(dǎo)出的Ⅰ類物性參數(shù)
4.6.2由Ⅰ類物性參數(shù)導(dǎo)出的Ⅱ類物性參數(shù)
4.6.3由Ⅰ、Ⅱ類物性參數(shù)導(dǎo)出的Ⅲ類物性參數(shù)
4.7物性參數(shù)在疑難地質(zhì)問題的應(yīng)用
4.8在油氣藏勘探開發(fā)中的應(yīng)用實(shí)例
4.8.1勘探中的應(yīng)用實(shí)例
4.8.2開發(fā)中的應(yīng)用實(shí)例
第5章波形結(jié)構(gòu)特征預(yù)測(cè)方法
5.1引言
5.2波形結(jié)構(gòu)特征預(yù)測(cè)方法簡介
5.2.1基本概念
5.2.2基本原理
5.2.3技術(shù)優(yōu)勢(shì)
5.2.4應(yīng)用特點(diǎn)
5.2.5該方法的創(chuàng)新性
5.3波形結(jié)構(gòu)特征描述
5.3.1方法原理
5.3.2波形結(jié)構(gòu)特征的分類
5.3.3波形結(jié)構(gòu)特征預(yù)測(cè)油氣的方法
5.4預(yù)測(cè)方法數(shù)學(xué)模型的建立
5.4.1建立預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型的基本方法
5.4.2實(shí)現(xiàn)油氣預(yù)測(cè)過程的基本步驟
5.4.3工作流程——結(jié)構(gòu)特征處理流程和控制參數(shù)
5.5應(yīng)用實(shí)例——以普光氣田為例
5.5.1普光氣田氣層的波形結(jié)構(gòu)特征
5.5.2地震數(shù)據(jù)體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型數(shù)值特征
5.5.3地震數(shù)據(jù)體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型圖形特征
5.5.4地震數(shù)據(jù)體結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)模型特征
5.5.5普光氣田含氣性量化判別標(biāo)準(zhǔn)及分類
5.6預(yù)測(cè)方法應(yīng)用效果的綜合評(píng)價(jià)
5.6.1勘探上的應(yīng)用效果——以Pg7井等井為例
5.6.2開發(fā)上的應(yīng)用效果——38口開發(fā)井位軌跡的優(yōu)化
5.6.3應(yīng)用效果綜合評(píng)價(jià)
第6章新近預(yù)測(cè)方法
6.1多波勘探技術(shù)
6.1.1多波勘探技術(shù)的歷史發(fā)展
6.1.2多波勘探技術(shù)的性質(zhì)特點(diǎn)
6.1.3多波勘探技術(shù)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
6.1.4多波勘探技術(shù)的應(yīng)用
6.1.5多波勘探的問題討論
6.2時(shí)移(四維)地震技術(shù)
6.2.1時(shí)移地震技術(shù)的歷史發(fā)展
6.2.2時(shí)移地震技術(shù)的性質(zhì)特點(diǎn)
6.2.3時(shí)移地震技術(shù)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
6.2.4時(shí)移地震的巖石物理學(xué)基礎(chǔ)
6.2.5時(shí)移地震資料處理
6.2.6時(shí)移地震的關(guān)鍵問題及其解決方案
6.2.7時(shí)移地震的應(yīng)用實(shí)例
6.2.8時(shí)移地震問題討論
6.2.9我國開展四維地震的可能性和必要性
6.3井間地震技術(shù)
6.3.1井間地震技術(shù)的歷史發(fā)展
6.3.2井間地震技術(shù)的性質(zhì)特點(diǎn)
6.3.3井間地震技術(shù)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
6.3.4井間地震技術(shù)的應(yīng)用
第7章人工智能和支持向量機(jī)算法及應(yīng)用概述
7.1人工智能BP算法簡介
7.2人工智能理論基礎(chǔ)
7.3人工智能數(shù)學(xué)模型
7.3.1人工智能基本BP算法
7.3.2反向傳播法的改進(jìn)方法
7.4人工智能BP算法的優(yōu)缺點(diǎn)
7.4.1優(yōu)點(diǎn)
7.4.2缺點(diǎn)及局限
7.5人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域
7.6支持向量機(jī)的發(fā)展歷史
7.7支持向量機(jī)研究現(xiàn)狀
7.7.1支持向量機(jī)在分類方面的應(yīng)用研究
7.7.2支持向量機(jī)在回歸估計(jì)方面的應(yīng)用研究
7.8支持向量機(jī)的性質(zhì)特點(diǎn)
7.9支持向量機(jī)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
7.9.1統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
7.9.2支持向量機(jī)的基本原理
7.9.3核函數(shù)及其性能分析
7.9.4支持向量機(jī)訓(xùn)練算法
7.10支持向量機(jī)的應(yīng)用
7.10.1支持向量回歸機(jī)預(yù)測(cè)模型
7.10.2序列*小優(yōu)化算法
7.10.3應(yīng)用實(shí)例及其分析
7.10.4小結(jié)
主要參考文獻(xiàn)
后記
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