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預測理論及其在工農業中的應用 版權信息
- ISBN：9787302675785
- 條形碼：9787302675785 ; 978-7-302-67578-5
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
預測理論及其在工農業中的應用 本書特色
掌握科學預測的科學理論與方法
全書四色精裝
預測理論及其在工農業中的應用 內容簡介
近年來，人工智能，尤其是神經網絡預測方法，以其強大的數據處理能力和適應性引起了廣泛關注。然而，由于神經網絡方法具有特定的數學屬性和特點，它更適合解決特定領域的問題，并非所有研究問題都能采用這種方法。因此，準確理解其適用條件和局限性，是科學選擇預測方法的重要前提。只有在合理評估其優勢與不足的基礎上，才能*大限度地發揮人工智能預測方法的技術潛力，為相關研究提供更強有力的支持。在本書的編寫過程中，作者收集了國內外關于預測理論與實踐的大量研究成果和應用案例，系統整理了不同預測方法的理論基礎、實際應用及成功案例。這一過程結合了作者在工業、農業及礦產資源探測等領域的科研實踐，耗時八年，五易其稿，*終成書。本書力求為廣大科研人員提供一個實用的參考框架，幫助他們更好地應用預測理論進行研究。
預測理論及其在工農業中的應用預測理論及其在工農業中的應用 前言
《預測理論及其在工農業中的應用》一書圍繞“預測”這一核心概念展開。所謂預測，是指通過對已有數據和信息進行科學分析，從而推測未來可能發生的事件或結果。這不僅是一種科學研究方法，更是一項具有重要社會功能的實踐活動？茖W的預測不僅能夠推動理論研究的發展，還能帶來顯著的經濟效益和社會效益，為經濟與社會的全面發展提供強大支持。甚至可以說，英明的決策都離不開科學預測的指導。
回顧近百年來國內外預測理論的發展歷程，我們可以清晰地看到，預測方法種類繁多，涵蓋了數十種大類和上百種小類。隨著時間的推移，預測理論和技術的復雜性與多樣性日益凸顯。預測科學的研究表明，預測結果的準確性與研究對象的復雜程度、系統規模以及時間跨度密切相關。研究對象越復雜、規模越大、時間跨度越長，預測結果的不確定性也越大；诖耍緯荚趲椭鷱V大研究人員系統了解各種預測方法的特點，并根據具體研究目標選擇*佳預測方法，以確保研究結果的有效性和可靠性。
預測方法的選擇對研究結果的準確性至關重要。只有根據具體問題選擇*適合的預測工具，才能有效提升研究的科學性和實用性。例如，一位德國數學家通過分析我國歷朝歷代的食鹽消耗量，利用回歸分析精準估算了我國的人口數量。這一經典案例充分說明，回歸分析在處理已知數據時具有顯著優勢，但由于其對數據量和數據特性有較高要求，在預測未來人口變化時可能會受到一定限制。同樣在實際應用中，研究人員還需要深刻理解研究對象的本質特征，包括其內涵與外延。例如，當機器人被指令去抓取磚塊或氣球時，模糊數學因其善于處理不精確信息而成為理想選擇。借助模糊數學，機器人能夠精準地完成復雜任務。這些案例無不證明，科學選擇預測方法是研究取得成功的關鍵。
近年來，人工智能，尤其是神經網絡預測方法，以其強大的數據處理能力和適應性引起了廣泛關注。然而，由于神經網絡方法具有特定的數學屬性和特點，它更適合解決特定領域的問題，并非所有研究問題都能采用這種方法。因此，準確理解其適用條件和局限性，是科學選擇預測方法的重要前提。只有在合理評估其優勢與不足的基礎上，才能*大限度地發揮人工智能預測方法的技術潛力，為相關研究提供更強有力的支持。在本書的編寫過程中，作者收集了國內外關于預測理論與實踐的大量研究成果和應用案例，系統整理了不同預測方法的理論基礎、實際應用及成功案例。這一過程結合了作者在工業、農業及礦產資源探測等領域的科研實踐，耗時八年，五易其稿，*終成書。本書力求為廣大科研人員提供一個實用的參考框架，幫助他們更好地應用預測理論進行研究。
本書的編撰得到了廣東海洋大學、中國石油化工股份有限公司、中國海洋石油集團有限公司等多家單位的大力支持，同時得到了桂志先、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有限公司林昌榮教授、成都理工大學賀振華教授等知名學者的積極幫助。正是因為這些專家學者的共同努力，本書的內容得以更趨完善。本書的順利出版得益于廣東海洋大學和中國石油化工股份有限公司先導試驗項目的資助。在此，向所有支持本書出版的單位和個人表示衷心的感謝！希望本書能夠為從事預測研究的科研人員提供有價值的參考，為推動工農業及礦產資源預測研究的發展貢獻綿薄之力。由于預測理論的復雜性及作者水平有限，書中難免存在不足之處，敬請讀者批評指正。
作者
2024年7月
預測理論及其在工農業中的應用 目錄
第1章預測方法類型簡介
1.1傳統的預測和新近的預測方法
1.1.1傳統的預測方法
1.1.2新近的一些預測方法
1.2離散的預測和連續的預測方法
1.2.1離散時間系統模型演化預測
1.2.2連續的預測方法
1.3定性預測和定量預測方法
1.3.1定性預測
1.3.2定量預測
1.3.3定性預測和定量預測關系的比較
1.4統計型預測和專家系統預測方法
1.4.1統計型預測
1.4.2專家系統預測
第2章傳統的預測方法和理論
2.1線性回歸預測方法
2.1.1線性回歸預測方法的起源和發展
2.1.2線性回歸預測方法的數學工具和理論基礎
2.1.3線性回歸預測方法的數學模型
2.1.4線性回歸預測方法的優缺點
2.1.5線性回歸預測方法的應用領域
2.1.6線性回歸預測方法在油氣田預測中的應用及效果
2.2時間序列預測方法
2.2.1時間序列預測方法的起源和發展
2.2.2時間序列預測方法的數學工具和理論基礎
2.2.3時間序列預測方法的數學模型
2.2.4時間序列預測方法的優缺點
2.3聚類分析預測方法
2.3.1聚類分析預測方法的起源
2.3.2聚類分析預測方法的數學工具和理論基礎
2.3.3聚類分析預測方法的數學模型
2.3.4聚類分析預測方法的優缺點
2.3.5聚類分析預測方法的應用領域
2.3.6聚類分析預測方法在油氣田預測中的應用及效果
2.4卡爾曼濾波預測方法
2.4.1卡爾曼濾波預測方法的起源和發展
2.4.2卡爾曼濾波預測方法的數學模型
2.4.3卡爾曼濾波預測方法的優缺點
2.4.4卡爾曼濾波預測方法的應用領域
2.4.5集合卡爾曼濾波預測方法在油氣田預測中的應用及效果
2.5小波變換預測方法
2.5.1小波變換預測方法的起源和發展
2.5.2小波變換預測方法的數學工具和理論基礎
2.5.3小波變換預測方法在油氣田預測中的應用及效果
2.6分形預測方法
2.6.1分形預測方法的起源和發展
2.6.2分形預測方法的優缺點
2.6.3分形預測方法的數學工具和理論基礎
2.6.4分形預測方法的應用領域
2.6.5分形預測方法在油氣田預測中的應用及效果
2.6.6分形預測方法的問題討論
2.7模式識別預測方法
2.7.1模式識別預測方法的起源和發展
2.7.2模式識別預測方法的優缺點
2.7.3模式識別預測方法的數學工具和理論基礎
2.7.4模式識別預測方法在工農業中的應用
2.7.5模式識別預測方法在油氣田預測中的應用及效果
2.8克里金預測方法
2.8.1克里金預測方法的起源和發展
2.8.2克里金預測方法的數學工具和理論基礎
2.8.3克里金預測方法的優缺點
2.8.4克里金預測方法的應用領域
2.9專家系統預測方法
2.9.1專家系統預測方法的起源和發展
2.9.2專家系統預測方法的優缺點
2.9.3專家系統預測方法的數學工具和理論基礎
2.9.4專家系統預測方法在工農業中的應用
2.9.5專家系統預測方法在油氣田預測中的應用及效果
2.10模糊數學預測方法
2.10.1模糊數學預測方法的起源和發展
2.10.2模糊數學預測方法的優缺點
2.10.3模糊數學預測方法的數學工具和理論基礎
2.10.4模糊數學預測方法的應用領域
2.11混沌理論預測方法
2.11.1混沌理論預測方法的起源和發展
2.11.2混沌理論預測方法的優缺點
2.11.3混沌理論預測方法的數學工具和理論基礎
2.11.4混沌理論預測方法在工農業中的應用
2.11.5混沌理論預測方法在油氣田預測中的應用及效果
第3章灰色預測方法
3.1概述
3.2理論基礎
3.2.1灰色系統的基本概念
3.2.2灰色系統與模糊數學、黑箱方法的區別
3.2.3灰色系統的基本原理
3.2.4灰色系統理論的主要內容
3.3數學模型
3.3.1灰色預測的概念
3.3.2灰色預測的類型
3.3.3數據處理
3.3.4關聯度
3.3.5灰色預測模型
3.4應用實例及效果
3.4.1灰色預測方法在工農業中的應用
3.4.2灰色預測方法在油氣田預測中的應用
第4章畢奧雙相介質預測方法
4.1雙相介質理論的歷史發展
4.2畢奧理論的數學基礎
4.3畢奧理論的開拓
4.4畢奧理論在地震勘探應用的探索
4.5儲層物性參數反演的流程
4.5.1地震應力反演
4.5.2地質反演
4.5.3油氣藏綜合分析
4.6儲層物性參數簡介
4.6.1由地震應力兩個分量導出的Ⅰ類物性參數
4.6.2由Ⅰ類物性參數導出的Ⅱ類物性參數
4.6.3由Ⅰ、Ⅱ類物性參數導出的Ⅲ類物性參數
4.7物性參數在疑難地質問題的應用
4.8在油氣藏勘探開發中的應用實例
4.8.1勘探中的應用實例
4.8.2開發中的應用實例
第5章波形結構特征預測方法
5.1引言
5.2波形結構特征預測方法簡介
5.2.1基本概念
5.2.2基本原理
5.2.3技術優勢
5.2.4應用特點
5.2.5該方法的創新性
5.3波形結構特征描述
5.3.1方法原理
5.3.2波形結構特征的分類
5.3.3波形結構特征預測油氣的方法
5.4預測方法數學模型的建立
5.4.1建立預測數學模型的基本方法
5.4.2實現油氣預測過程的基本步驟
5.4.3工作流程——結構特征處理流程和控制參數
5.5應用實例——以普光氣田為例
5.5.1普光氣田氣層的波形結構特征
5.5.2地震數據體結構預測模型數值特征
5.5.3地震數據體結構預測模型圖形特征
5.5.4地震數據體結構預測模型特征
5.5.5普光氣田含氣性量化判別標準及分類
5.6預測方法應用效果的綜合評價
5.6.1勘探上的應用效果——以Pg7井等井為例
5.6.2開發上的應用效果——38口開發井位軌跡的優化
5.6.3應用效果綜合評價
第6章新近預測方法
6.1多波勘探技術
6.1.1多波勘探技術的歷史發展
6.1.2多波勘探技術的性質特點
6.1.3多波勘探技術的數學基礎
6.1.4多波勘探技術的應用
6.1.5多波勘探的問題討論
6.2時移(四維)地震技術
6.2.1時移地震技術的歷史發展
6.2.2時移地震技術的性質特點
6.2.3時移地震技術的數學基礎
6.2.4時移地震的巖石物理學基礎
6.2.5時移地震資料處理
6.2.6時移地震的關鍵問題及其解決方案
6.2.7時移地震的應用實例
6.2.8時移地震問題討論
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
6.3.1井間地震技術的歷史發展
6.3.2井間地震技術的性質特點
6.3.3井間地震技術的數學基礎
6.3.4井間地震技術的應用
第7章人工智能和支持向量機算法及應用概述
7.1人工智能BP算法簡介
7.2人工智能理論基礎
7.3人工智能數學模型
7.3.1人工智能基本BP算法
7.3.2反向傳播法的改進方法
7.4人工智能BP算法的優缺點
7.4.1優點
7.4.2缺點及局限
7.5人工智能神經網絡的應用領域
7.6支持向量機的發展歷史
7.7支持向量機研究現狀
7.7.1支持向量機在分類方面的應用研究
7.7.2支持向量機在回歸估計方面的應用研究
7.8支持向量機的性質特點
7.9支持向量機的數學基礎
7.9.1統計學習理論
7.9.2支持向量機的基本原理
7.9.3核函數及其性能分析
7.9.4支持向量機訓練算法
7.10支持向量機的應用
7.10.1支持向量回歸機預測模型
7.10.2序列*小優化算法
7.10.3應用實例及其分析
7.10.4小結
主要參考文獻
后記
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