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题名BP神经网络隐式法在测井数据处理中的应用
被引量：14
- 1
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作者
李道伦
卢德唐
孔祥言
杜奕
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机构
中国科学技术大学计算机科学与技术系
中国科学技术大学安徽省计算与通讯重点实验室
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出处
《石油学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第3期105-108,共4页
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基金
国家重点基础研究发展规划(973)项目(2006CB705800)
西南石油大学油气藏地质开发工程国家重点实验室开放基金项目(PLN0409)资助
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文摘
现有神经网络方法对时间向量序列数据的处理是通过单点进行的,割裂了数据间的关联性。为此,利用隐式曲线的构造原理,通过对时间向量序列的变换,提出了一种整体预测时间向量序列的测井数据的方法。神经网络隐式整体预测方法的步骤是:①将数据变换为封闭曲线,构造约束点以简化神经网络的输入与输出;②利用神经网络的隐式方法,通过智能学习和仿真模拟,得到封闭的预测曲线;③经过变换得到最终的预测曲线。实验证明了该方法的有效性。
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关键词
BP神经网络
隐式曲线
测井数据
预测方法
时间向量序列
测井曲线
数值模拟
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Keywords
backpropagation neural network
implicit curve
well log data
prediction
time vector serial
well log curve
numerical simulation
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分类号
TE319
[石油与天然气工程—油气田开发工程]
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题名基于ATE的FPGA多次自动配置技术研究
被引量：3
- 2
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作者
刘倩
吴丹
沈森祖
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机构
武汉数字工程研究所
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出处
《计算机与数字工程》
2010年第9期105-107,共3页
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文摘
以XILINX公司的Virtex-5系列器件为基础,采用串行从模式,实现在测试过程中由ATE对被测FPGA的多次自动配置。文章研究了FPGA自动配置的配置流程、配置时序以及配置向量的自动生成方法。该方法可广泛适用于Virtex和Spartan系列所有的FPGA。
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关键词
FPGA
串行
配置
时序
向量
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Keywords
FPGA, serial, configuration, timing, vectors
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分类号
TP332
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名改进SVR及其在铁路客运量预测中的应用
被引量：13
- 3
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作者
夏国恩
金炜东
张葛祥
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机构
广西财经学院工商管理系
西南交通大学电气工程学院
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第4期494-498,共5页
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文摘
为了提高铁路客运量现有预测方法的预测能力，用训练样本与测试样本间的马氏距离对惩罚因子进行加权，对传统的支持向量回归机（SVR）进行了改进，在此基础上提出了基于改进SVR的铁路客运量时间序列预测方法．以1980-1998年铁路客运量预测为例，对SVR方法和BP人工神经网络（BPANN）方法进行了比较，结果表明，SVR方法能获得更准确的预测结果．
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关键词
铁路客运量
支持向量回归机
人工神经网络
时间序列预测
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Keywords
railway passenger traffic volume
support vector regression
artificial neural network
time. serial orediction
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分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名支持向量回归机在铁路客运量时间序列预测中的应用
被引量：13
- 4
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作者
夏国恩
曾绍华
金炜东
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机构
西南交通大学经济管理学院
重庆大学自动化学院
西南交通大学电气工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2006年第10期180-182,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70450001)
电子对抗技术预研基金项目(NEWL51435QT220401)
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文摘
针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用ε支持向量回归机(-εSVR)对铁路客运量时间序列进行预测。分析-εSVR原理,对1980—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列SVR预测模型,并进行仿真试验。对比分析-εSVR与标准的BP人工神经网络预测结果,证明-εSVR预测结果更准确、精度更高。
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关键词
铁路客运量
ε支持向量回归机
人工神经网络
时间序列预测
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Keywords
Railway Passenger Traffic Volume
ε Support vector Regression （ε-SVR）
Artificial Neural Network （ANN）
time serial Prediction
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分类号
U293.13
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多维时间序列因变量的快速定阶及其害虫发生量预测
被引量：2
- 5
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作者
徐镜善
王凯
袁哲明
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机构
湖南大众传媒职业技术学院
湖南农业大学植物保护学院
湖南农业大学作物种质创新与资源利用国家重点实验室
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出处
《湖南农业科学》
2013年第10期64-67,共4页
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基金
教育部高等学校博士点专项基金(200805370002)
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文摘
以对数线性去趋势法平稳化多维时间序列因变量,结合地统计学的后效时间长度与支持向量回归进行因变量自动快速定阶及自变量非线性筛选,最后利用一步预测法验证模型的外部预测能力。将该方法应用于两种害虫发生量预测,其预测均方误差均优于其他参比模型。该方法具有地统计学半变异函数模型与支持向量回归的诸多优点,适用于受多因素影响的非线性多维时间序列的预测预报。
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关键词
多维时间序列
地统计学
支持向量回归
害虫发生量预测
模型
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Keywords
multidimensional time serial
geostatistics
support vector regression
predicting of pest amount
model
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分类号
S433
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名基于HDLC协议的实时通信软件的设计与实现
被引量：12
- 6
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作者
谈国文
张炜
朱丹
顾英
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机构
大连
大连市中心医院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2000年第4期87-90,共4页
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文摘
本文首先简单介绍课题研制背景、 HDLC通信协议以及 82 74串行通信控制器和 80 31单片机的性能特点 ,然后讨论了 82 74芯片在非向量中断模式下的编程技术 ,最后论述了基于 HDLC协议的实时通信软件的设计与实现。
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关键词
实时通信软件
设计
HDLC协议
汇编语言
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Keywords
real time communication
HDLC protocol
8274 serial communication controller
non vector interrupt
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分类号
TP311.1
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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