林彦兵
- 作品数：2 被引量：28H指数：2
- 供职机构：中国地质大学经济管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：环境科学与工程经济管理石油与天然气工程更多>>
- 效益导向的油田多区块勘探开发投资决策优化被引量：3
- 2015年
- 由于石油行业投资的不确定性和高风险性,且通常在既定限额的投资下,同时面临着多个需要投资的含油区块,因而致使勘探开发投资工作的难度很高.以石油企业利润最大化为目标,在考虑油田各区块总投资限额、产量构成、储采比及开采速度等约束条件下,构造了油田多区块勘探开发投资优化模型,并给出了求解算法.然后以鄂南某油田多个含油区块的勘探开发投资决策为例,利用上述模型和算法给出了油区的最优投资决策.方法可以为石油公司制定下一年度勘探开发投资方案提供决策依据,减少投资工作的盲目性和主观性.
- 李冰毅林彦兵赵崤含王德运诸克军
- 关键词：勘探开发石油产量石油储量
- 基于二层分解技术和改进极限学习机模型的PM2.5浓度预测研究被引量：25
- 2018年
- 准确的PM2.5浓度预测对于保护公众健康和提高空气质量有重要意义,然而,由于PM2.5浓度序列的随机性、非线性以及非平稳性等特征增加了对其准确预测的难度.本文提出了一种基于二层分解技术和改进极限学习机（ELM）模型的PM2.5浓度预测方法,该方法融合了快速集成经验模态分解（FEEMD）和变分模态分解（VMD）两种分解技术以及经过差分演化（DE）算法优化的ELM模型.为了验证所提出预测方法的有效性,本文使用该方法对北京市和石家庄市的PM2.5浓度序列进行了预测研究.结果表明：1）相比于单层分解技术,本文提出的二层分解技术可以更加有效地降低PM2.5浓度序列的非线性及非平稳性特征;2）基于二层分解技术的DE-ELM预测模型可以显著提高PM2.5浓度的预测精度.
- 罗宏远王德运王德运魏帅魏帅
- 关键词：差分演化算法极限学习机
