任在清

作品数：3被引量：9H指数：2
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供职机构：成都理工大学信息科学与技术学院更多>>
发文主题：储层参数预测粗糙集全局主成分分析偏最小二乘时序立体数据表更多>>
发文领域：理学石油与天然气工程自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《成都理工大学学报（自然科学版）》更多>>
所获基金：数学地质四川省重点实验室开放基金国家自然科学基金更多>>
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基于GPCA的中部省际农村居民生活水平动态分析被引量：5
《四川理工学院学报（自然科学版）》2008年第4期119-121,共3页钟琳 任在清 戈汉权 
文章首先构建评价农村居民生活水平的指标体系,之后运用全局主成分分析法(GPCA),实证研究了我国中部各省农村居民从2001年-2006年生活水平的时间演变,并对结果进行了比较分析。
关键词：时序立体数据表 全局主成分分析 农村居民生活水平 
基于偏最小二乘与神经网络耦合的储层参数预测被引量：4
《成都理工大学学报（自然科学版）》2007年第6期618-620,共3页戈汉权 施泽进 任在清 
数学地质四川省高校重点实验室资助;国家自然科学基金委员会与中国石油化工股份有限公司联合基金资助项目(40739903)
将偏最小二乘回归(PLS)与神经网络(NN)耦合,建立了储层参数预报模型。利用偏最小二乘对影响储层参数的诸多因素进行分析,提取对因变量影响强的成分,从而克服了变量间的多重相关性问题,降低了神经网络的输入维数;同时,利用神经网络建模...
关键词：偏最小二乘 神经网络 储层参数预测 
基于RS与LS-SVR的储层参数预测
《成都理工大学学报（自然科学版）》2007年第6期605-608,共4页施泽进 任在清 戈汉权 
数学地质四川省高校重点实验室资助;国家自然科学基金委员会与中国石油化工股份有限公司联合基金资助项目(40739903)
该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法。该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点。实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测...
关键词：粗糙集 最小二乘支持向量机 孔隙度 
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