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刊名：计算机应用研究
发表时间：2015-07-01
摘要:
频谱接入技术的关键是解决认知用户如何选择合适的空闲信道以及认知用户间如何实现频谱共享.在公共控制信道较难获得的情况下,基于部分可观测Markov决策过程(POMDP)的频谱预测算法,可以显著地提高系统的吞吐量;由于认知用户之间缺少接入信息的交换,使得多个认知用户在同一时隙接入同一信道的冲突概率较大.针对多用户竞争冲突问题,通过引入竞争反馈的偏差因子,并利用均衡的混合信道选择策略对认知无线网络动态频谱接入过程进行研究.通过大量仿真对认知用户的吞吐量和频谱利用率以及碰撞率进行分析,研究表明,均衡的混合信道选择策略可以有效地提高系统的吞吐量及频谱利用率.
刊名：石油与天然气化工
发表时间：2019-01-01
摘要:
天然气偏差因子是油气藏工程相关领域中的重要参数,它在采油采气、气体计量、管线设计、地质储量和最终采收率的估计等油气勘探、开发、化工的诸多工程应用中都不可或缺,快速准确地确定该参数尤为关键.为此,基于Nishiumi-Saito状态方程结合多元非线性回归分析,提出了一种新的偏差因子关系式,相应形成新的计算偏差因子的方法,利用该方法可准确计算整个压力范围内的气体偏差因子.利用偏差因子标准数据对该方法及油气藏工程中常用的DPR、HY、DAK方法进行了对比.误差分析表明,该方法在常用压力范围和高压下的平均绝对误差分别为0.357％ 、0.066％,其计算精度比DPR、HY和DAK方法高.
刊名：计算机工程与应用
发表时间：2007-11-01
摘要:
基于核方法的学习算法在机器学习领域占有很重要的地位(如支持向量机Support Vector Machines,简称SVM).但该方法在处理回归问题时的计算复杂度为数据量的立方级.最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LS-SVM)在计算复杂性方面对传统的支持向量机作了很大改进,但是它的计算量也达到样本点数目的平方级.在处理海量数据回归问题时,求解LS-SVM占用大量的CPU和内存资源.提出了一种带非齐次多项式核的最小二乘支持向量机算法,由于特征向量中含有常数分量,所以去掉了模型中的偏差因子,简化了LS-SVM的回归模型.新方法特别适合于海量数据回归问题.实验显示新方法的求解速度比传统LS-SVM快很多,同时新方法的准确性却丝毫不亚于LS-SVM.
刊名：石油钻采工艺
发表时间：2017-03-01
摘要:
天然气偏差因子是气藏工程计算中一项相当重要的参数,多采用经验公式求取.由于不同计算模型使用范围和精度不同,并且计算凝析气偏差因子的常规方法通常忽略含水的影响,导致偏差因子的计算误差较大.针对以上难点,分别采用不同的计算方法,结合WA、Casey等校正模型,计算含水汽凝析气的偏差因子.通过比较偏差因子的计算值与实验值,评价HY、DBR及DAK三种不同模型在计算含水汽凝析气偏差因子时的适用性.研究表明:在含水汽凝析气的偏差因子计算中,使用校正模型修正后的偏差因子误差明显减小,而随着对比压力pr的取值不同,3种方法的精度有所不同.当0≤pr≤3.87时,HY、DBR及DAK等三种方法的计算精度相似;当4.84≤pr≤6.56时,采用HY或DAK方法的精度较高;而当3.87≤pr≤4.84和6.56≤pr≤7.59时,采用DPR方法的精度更高.
发表时间：2012-01-01
摘要:
研究目前计算天然气偏差因子的各种模型,以及针对天然气混合物拟临界参数的各种校正方法。通过对比各种模型下计算结果与真实实验值的误差,分析得出高含CO2或H2S天然气偏差因子计算模型与校正方法的最佳组合。
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