导读:本文包含了最大熵谱论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分解,巢湖,功率,小波,分频,地层,大安。
最大熵谱论文文献综述
周宗良,张会卿,曹国明,马跃华,何书梅[1]（2019）在《用最大熵谱分解定量预测曲流河薄砂体》一文中研究指出针对大港X开发区曲流河薄砂体定量预测的难题,文中提出了基于井震联合的最大熵谱分解预测方法。通过谱分解算法对比分析选取最大熵谱分解算法进行地震分频扫描,利用响应频率不同分析薄砂体厚度变化,避免了不同频率信息的相互干扰;利用薄层调谐原理制作调谐体,获取调谐频率并计算调谐厚度;通过实钻井数据拟合建立了单砂体厚度-调谐厚度关系,实现了薄砂体定量预测。新井实施结果证实,该方法能够准确实现曲流河薄砂体定量预测,预测符合率90%以上。(本文来源于《断块油气田》期刊2019年06期）
武佳奇[2]（2019）在《基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法研究》一文中研究指出往复压缩机作为石油化工领域的核心机械设备,一旦发生故障,在给企业带来巨大经济损失的同时,还可能导致人员的伤亡和严重事故的发生,保证其安全稳定的运行是设备维护的重点。因此开展往复压缩机故障诊断的研究具有极大的现实意义和经济价值。近年来国内外学者对往复压缩机故障诊断的研究有较大的发展,针对往复压缩机在强噪声背景下故障特征难以提取的问题,本文以2D12型往复压缩机为研究对象,针对往复压缩机的故障诊断技术开展了一系列的研究工作。首先,在回顾对往复压缩机的故障诊断技术发展史的基础上,叙述了往复压缩机故障诊断常用的技术方法,以及各个方法存在的问题,阐述了适用于非平稳信号分解的自适应方法。其次,对ITD方法在仿真分析以及往复压缩机实测信号中出现的端点效应、过度分解和虚假分量,分析其产生的原因并提出了对应的解决方案。具体表现为:(1)摒弃了传统处理端点效应所采用的镜像延拓方法,提出了一种在信号两端进行双向延拓并设置分离区的方法,与传统方法相比,抑制端点效应的效果更佳;(2)ITD分解终止条件为残差信号是单调函数,为了满足这一条件,往往出现过度分解导致产生大量虚假分量的问题。针对这种现象,提出利用累积方差贡献率作为ITD分解终止的判定依据,提高运算速度,减少了虚假分量的产生;(3)针对ITD分解算法产生虚假分量的现象以及往复压缩机测试信号的非平稳性,提出了相关熵与分段互相关分析相结合的方法去除虚假分量,可最大程度的保留真实分量,去除虚假分量;(4)往复压缩机测试信号中存在高频噪声等干扰因素,导致ITD分解后的PRC分量出现失真的现象,提出了改进平移不变多小波相邻系数法降噪的信号预处理方法。最后,根据最大熵谱分析适用于短数据分析的优势以及气阀故障振动信号的特点,提出了基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法。实验证明,由于气阀状态的不同,所提取的气阀的特征频率也有明显差别。(本文来源于《东北石油大学》期刊2019-06-03）
徐海翔,崔正湃,吴林林,王若阳,刘辉[3]（2018）在《基于最大熵谱估计的风电功率周期特性研究》一文中研究指出基于中国华北某省级电网千万kW级风电场群实测数据,采用最大熵谱估计方法研究该地区风电功率周期分量的时空分布特性。分析结果表明,随着风资源增强,风电功率的周期分量呈集中趋势,相应的周期值呈增大趋势;随着风电装机容量的增加,风电功率周期分量呈增大趋势。通过对风电功率间歇性——周期特性潜在规律挖掘,以期对风电功率预测、优化调度等发挥指导作用。(本文来源于《太阳能学报》期刊2018年09期）
赵卫平,胡光义,范廷恩,陈飞[4]（2018）在《最大熵谱分解技术在A油田薄砂储层厚度预测中的应用》一文中研究指出渤海A油田目的层为曲流河沉积,河道砂体厚度薄,砂体厚度精确预测是油田开发方案设计的关键。首先介绍了各种谱分解方法的特点,然后介绍了薄层识别原理,最后应用最大熵谱分解方法对渤海新近系A油田明化镇组下段储层厚度进行了定量预测。有效预测了厚度小于10m的储层,与已钻井有很好的吻合度。最大熵谱分解方法具有分辨率高、效率高的特点,适合油田勘探及开发初期少井储层预测。(本文来源于《工程地球物理学报》期刊2018年04期）
卢伟,李国福[5]（2018）在《最大熵谱分解结合小波变换技术在层序地层划分中的应用》一文中研究指出由于测井曲线具有良好的高分辨率及连续性,因而在高频层序地层划分研究中,其发挥着不可替代的作用。采用最大熵谱分解技术对测井曲线进行预测误差分析,进一步计算得到预测误差趋势曲线。小波变换技术将一维深度域的测井信号转换到二维的深度—尺度域。将两者技术有机结合可以很好地识别出地层多级次的沉积旋回,较大程度地减小了人为因素的干扰。以该方法对巴彦呼舒凹陷的实际测井资料进行了高频地层层序划分,取得了较好的应用效果。(本文来源于《油气藏评价与开发》期刊2018年01期）
王哲,李国辉,赵善禄[6]（2017）在《基于最大熵谱估计的某型飞行模拟器动态性能验证》一文中研究指出将预处理后得到的动态飞行性能数据,用最大熵谱估计的方法进行一致性验证。首先分析最大熵谱估计的验证方法,然后以平飞加速过程中飞机的过载随速度变化曲线为例,采用最大熵谱估计的方法进行一致性检验。结果显示,该型飞行模拟器的仿真数据与飞机真实数据的一致性较好,该验证方法也适用于模拟器其他动态数据的一致性验证。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2017年34期）
陈莹莹,简磊[7]（2017）在《基于最大熵谱估计和时频特性的语音端点检测》一文中研究指出语音端点检测对于构建实际语音识别系统具有重要的意义。为了提升在低信噪比条件下语音端点检测算法的性能,提出一种基于最大熵谱和时频特性的端点检测算法。对分帧后的语音信号通过最大熵估算出功率谱,并根据带噪语音信号时频域上的特性进行特征捕捉,从而进行端点检测。实验结果表明,此方法在较低的信噪比下(-9~0 dB)能够比较准确地捕捉语音信号的特征,明显地提高了端点检测的准确性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2017年11期）
张纪珩[8]（2017）在《基于最大熵谱分析的高频交易策略研究》一文中研究指出近年来,随着我国金融改革不断深化,投资理财的需求日益高涨,网络设备以及硬件水平的不断提高,投资策略,特别是高频交易策略更是受到市场参与者以及管理者的特别关注。高频交易常常由计算机自动化控制,主要采用事件驱动的运行机制,在下单逻辑的计算上讲求时效性。从运行机制上来看,它属于连续运行型程序,以较高的速度执行交易,且多为日内短暂持仓。一般说来,高频交易仅仅存在与T+0的市场制度下,在T+1的市场内是无法开展的,而我国的股票市场采用的是T+1的交易制度。因此中国的高频交易集中于期货(中金所的股指期货或者各大商品期货交易所的商品期货)、融券交易和ETF等领域。高频交易在美国欧洲已经成为主流交易手段的交易模式,其获利模式完全不同于一般交易者的行为,其交易获利模式无视交易心理和基本面情况,往往采用计算机程序开发的方法,事先设计好交易策略,然后将其编制成计算机程序,面向交易所的应用程序接口进行下单和回报判断,由于策略的执行是根据计算机程序的算法来决定交易下单的时机、价格和数量等,因此相比于手动订单执行而言,程序化的高频交易在管理市场冲击成本、机会成本和风险等方面具有一系列的优势。常见的高频交易策略可以分为(1)被动做市交易策略,做市商制度在国外成熟市场中非常普遍。不同于国内实行的竞价交易制度,做市商制度借由做市商(一般为大银行机构)作为中介来实现具有原生交易需求的买卖双方的交易。在为市场提供流动性,做市商从证券的买卖差价中获利。(2)套利策略,利用短暂的定价无效性进行跨期套利,跨品种套利等;(3)方向性策略,主要包括指令占先(order anticipation),趋势引导(momentum ignition)策略和亊件驱动策略。其中趋势引导策略,根据标的价量关系,或者技术指标等信息统计的结果计算模型参数,决定开仓或者平仓的时机,是一种趋势跟踪的交易模型在短时间区间内的微观应用。可见高频交易策略的获利空间建立在快速交易信号捕捉,以及有效成交和低廉手续费的基础之上。其中针对于短线投机的趋势引导策略,在市场波动巨大,趋势良好的情况下,交易信号有效且胜率较高,但是当市场行情演变为震荡时,交易信号多为错误信号导致连续亏损,最大回撤也多产生在此阶段。可见,如果能够有效的识别出趋势,把握住趋势,同时屏蔽掉震荡的时段,则有更大的机会从中获得投机性收益。本研究根据最大熵谱估计的相关理论,采用创新性的时域数据转换为频域数据的方法来设计具有震荡和趋势识别能力的交易模型,并给出模型调优的参数估计方法。同时,在相关理论的基础上,为了验证该模型的有效性和可操作性,采用多市场多品种的历史真实数据进行回测分析,根据回测后的交易结果的特点和盈亏分布的实际情况,分析了该方法对于各种交易品种的可行性,就进一步改进我国市场上的单边投机交易策略提出对策建议。本文经过理论研究、模型构建及回测结果分析,可以得出以下结论:第一,最大熵谱估计的方法可以较为有效地识别金融市场高频数据行情的趋势和震荡,从而为趋势性策略提供更加准确的入场信号。第二,最大熵谱估计的方法下优化过的参数具有较好的稳定性。第叁,通过回测结果对比看出,最大熵谱分析的方法应用于tick级别数据时,对趋势策略的改进优化更为明显,说明方法更适用于微观级别的行情数据。(本文来源于《贵州财经大学》期刊2017-06-01）
欧阳阳,谢俊,王金凯,王栋,董运晓[9]（2017）在《最大熵谱分析技术在大安油田J南区块小层划分与对比中的应用》一文中研究指出在松辽盆地南部大安油田J南区块扶杨地层对比与划分的研究中,常规测井曲线分层标志不明显。为提高小层划分和对比的准确性,以高分辨率层序地层学理论为基础,利用最大熵谱分析技术,对自然伽马曲线进行最大熵谱分析(INPEFA)处理。INPEFA曲线能够显示通常在原始测井曲线中无法显示的趋势和模式,提高了层序地层划分的纵向分辨率,清楚地识别出研究区泉四段和泉叁段顶底界面及各油组界面。通过连井对比,将扶杨油层划分为1个长期基准面旋回,6个中期基准面旋回和21个短期基准面旋回,建立了扶杨油层短期旋回级别的高分辨率等时地层格架,为储集层综合评价和精细叁维地质建模方法的选取及模型的精度提供了地质依据。(本文来源于《石油地质与工程》期刊2017年02期）
吕军,程先富,孙鸿鹄[10]（2017）在《基于最大熵谱和云模型的巢湖流域降水预测》一文中研究指出基于最大熵谱原理和云模型理论,对巢湖流域11个市县1955-2005年汛期的历史降水数据进行分割,并逐一建立对应的降水历史云和趋势云,将二者根据权重迭加形成预测云;通过预测云的正向发生器产生并加权平均得到对应的降水预测值,与神经网络预测的降水值以及2006年实际降水值进行了比较,预测结果明显好于神经网络,更加接近于实际降水值。研究表明该方法对于挖掘短序列时间降水特征,模拟降水随机性与模糊性具有一定的优势,较好地预测了研究区域的降水。(本文来源于《自然灾害学报》期刊2017年01期）
最大熵谱论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
往复压缩机作为石油化工领域的核心机械设备,一旦发生故障,在给企业带来巨大经济损失的同时,还可能导致人员的伤亡和严重事故的发生,保证其安全稳定的运行是设备维护的重点。因此开展往复压缩机故障诊断的研究具有极大的现实意义和经济价值。近年来国内外学者对往复压缩机故障诊断的研究有较大的发展,针对往复压缩机在强噪声背景下故障特征难以提取的问题,本文以2D12型往复压缩机为研究对象,针对往复压缩机的故障诊断技术开展了一系列的研究工作。首先,在回顾对往复压缩机的故障诊断技术发展史的基础上,叙述了往复压缩机故障诊断常用的技术方法,以及各个方法存在的问题,阐述了适用于非平稳信号分解的自适应方法。其次,对ITD方法在仿真分析以及往复压缩机实测信号中出现的端点效应、过度分解和虚假分量,分析其产生的原因并提出了对应的解决方案。具体表现为:(1)摒弃了传统处理端点效应所采用的镜像延拓方法,提出了一种在信号两端进行双向延拓并设置分离区的方法,与传统方法相比,抑制端点效应的效果更佳;(2)ITD分解终止条件为残差信号是单调函数,为了满足这一条件,往往出现过度分解导致产生大量虚假分量的问题。针对这种现象,提出利用累积方差贡献率作为ITD分解终止的判定依据,提高运算速度,减少了虚假分量的产生;(3)针对ITD分解算法产生虚假分量的现象以及往复压缩机测试信号的非平稳性,提出了相关熵与分段互相关分析相结合的方法去除虚假分量,可最大程度的保留真实分量,去除虚假分量;(4)往复压缩机测试信号中存在高频噪声等干扰因素,导致ITD分解后的PRC分量出现失真的现象,提出了改进平移不变多小波相邻系数法降噪的信号预处理方法。最后,根据最大熵谱分析适用于短数据分析的优势以及气阀故障振动信号的特点,提出了基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法。实验证明,由于气阀状态的不同,所提取的气阀的特征频率也有明显差别。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最大熵谱论文参考文献
[1].周宗良,张会卿,曹国明,马跃华,何书梅.用最大熵谱分解定量预测曲流河薄砂体[J].断块油气田.2019
[2].武佳奇.基于ITD和最大熵谱分析的往复压缩机气阀故障特征提取方法研究[D].东北石油大学.2019
[3].徐海翔,崔正湃,吴林林,王若阳,刘辉.基于最大熵谱估计的风电功率周期特性研究[J].太阳能学报.2018
[4].赵卫平,胡光义,范廷恩,陈飞.最大熵谱分解技术在A油田薄砂储层厚度预测中的应用[J].工程地球物理学报.2018
[5].卢伟,李国福.最大熵谱分解结合小波变换技术在层序地层划分中的应用[J].油气藏评价与开发.2018
[6].王哲,李国辉,赵善禄.基于最大熵谱估计的某型飞行模拟器动态性能验证[J].现代计算机(专业版).2017
[7].陈莹莹,简磊.基于最大熵谱估计和时频特性的语音端点检测[J].计算机应用与软件.2017
[8].张纪珩.基于最大熵谱分析的高频交易策略研究[D].贵州财经大学.2017
[9].欧阳阳,谢俊,王金凯,王栋,董运晓.最大熵谱分析技术在大安油田J南区块小层划分与对比中的应用[J].石油地质与工程.2017
[10].吕军,程先富,孙鸿鹄.基于最大熵谱和云模型的巢湖流域降水预测[J].自然灾害学报.2017
论文知识图
