利用最小二乘法建立地层基准面旋回数学模型
最小二乘法及其应用

最小二乘法及其应用什么是最小二乘法?最小二乘法(LeastSquaresMethod)是一种常用的统计分析方法,用于找到在一组已知数据上拟合度最高的线性模型。
最小二乘法通常用于在一组可选的模型中自动选择最能够最佳地拟合数据的模型。
它也可以用来估计在未观测到的预测值,从而预测某个变量的取值范围。
最小二乘法可以用于多元统计回归分析,而且也是用来计算一元线性回归系数的主要方法。
最小二乘法的基本思想是拟合所选择的模型,以便使拟合模型的预测结果(横坐标的值)与实际观测结果(纵坐标的值)之间的差异最小化。
最小二乘法的运算步骤是:计算每个观测值(纵坐标)与回归模型(横坐标)之间的差值;然后将这些差值的平方和求和,并选择使平方和最小的回归系数,从而获得最佳拟合。
最小二乘法也可以用来估计不可观测的参数。
例如,在预测一个系统的行为时,可以用最小二乘法进行拟合,找到模型参数的最佳估计值,从而估计系统的行为趋势。
在另一方面,最小二乘法也可以用来预测诸如未来产量或销售额等量化指标。
在应用最小二乘法进行科学研究时,它已成为科学界公认的标准统计方法。
它已经被用于统计分析、估计、预测、演示和建模等多个科学研究领域。
例如,最小二乘法可以用于统计推断,用于探究一些不同因素之间的关系,以及推断出假设条件下的基本模型。
它也可以用于估计参数,比如用于估计一个模型的参数值,从而使模型能够更精确地模拟数据。
最小二乘法也被用于拟合非线性曲线。
当数据不满足线性关系时,可以使用最小二乘法拟合曲线。
曲线拟合有很多方法,比如传统的曲线拟合方法,最小二乘法,最小绝对值拟合,和其他各种复杂的曲线拟合方法等等。
总之,最小二乘法是一种非常常用的统计分析方法。
它可以用来自动选择在一组可选的模型中最能够拟合数据的模型,并且可以用于估计不可观测的参数。
此外,最小二乘法也可以用于拟合非线性曲线,从而更精确地模拟实际数据。
由于这种效率和可靠性,最小二乘法已成为科学研究中一种公认的统计分析方法。
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古塔变形的探究摘要古塔作为古代高层建筑的典型代表,对研究中国古代建筑技术和建筑历史具有重要意义,古塔的保护研究工作已经成为文物保护和城市建设的一项重要内容。
由于自身及外界种种因素的影响,古塔存在了不同程度的变形。
本文就C题给出的条件下针对古塔的变形展开探究,建立数学模型,利用数学软件进行图形拟合、数据计算、求解分析。
对于问题1解决:运用MATLAB对已知数据进行拟合,得到空间平面图形,再过塔尖做每一层空间平面的垂线,其交点为古塔各层中心坐标,进而通过MATLAB快速的求得古塔各层的中心坐标,同时利用了EXCEL软件对计算出的中心坐标进行了明确统计。
对于问题2解决:运用最小二乘法将古塔各层中心坐标拟合出一条直线1L,塔尖与塔底中心点所在直线2L,通过求2条直线的倾斜角来分析该塔的倾斜情况。
将古塔相邻两层中心位置的距离及塔尖与顶层中心位置的距离依次相加,其和近似看成古塔弯曲的弧长;将塔尖与底层中心的连线看做弦长,通过空间两点距离公式求得弦长。
通过分析弧长与弦长的差值和比值,得到古塔的弯曲情况。
分析问题1中数据可知,古塔1至5层、6至9层、10至13层的中心坐标近似在不同的3条直线上,计算3条直线之间的夹角并进行比较,得出古塔扭曲变化情况。
最后,我们结合实际情况,对所建模型进行合理性分析、发现所建模型与实际情况较为接近,考虑到更为复杂的因素,我们为模型在现实生活中的应用做了进一步的模改进和推广,本文的分析可以推广到其他任何高层建筑的保护当中。
关键词:MATLAB 拟合最小二乘法中心坐标变形方程向量的运算一、问题的重述由于长时间承受自重、气温、风力等各种作用,偶然还要受地震、飓风的影响,古塔会产生各种变形,诸如倾斜、弯曲、扭曲等。
为保护古塔,文物部门需适时对古塔进行观测,了解各种变形量,以制定必要的保护措施。
某古塔已有上千年历史,是我国重点保护文物。
管理部门委托测绘公司先后于1986年7月、1996年8月、2009年3月和2011年3月对该塔进行了4次观测。
最小二乘复原方法

最小二乘复原方法最小二乘复原方法是一种常见的数据处理技术,广泛应用于信号处理、图像处理、计量经济学等领域。
它的原理是通过最小化误差平方和来估计未知参数,从而得到对原始数据的最优拟合结果。
本文将从最小二乘法的基本原理、应用领域、实施步骤等方面详细介绍最小二乘复原方法。
一、最小二乘法的基本原理最小二乘法的基本原理是通过最小化误差平方和来求解未知参数。
它的核心思想是将观测数据和理论模型进行比较,通过调整模型的参数使得模型与观测数据的差距最小化。
具体而言,对于线性模型,最小二乘法可以表示为以下形式:Y=Xβ+ε其中,Y代表观测数据向量,X代表设计矩阵,β表示待估计的未知参数向量,ε表示误差项,通常假设为满足正态分布的随机变量。
最小二乘法的目标是求解使误差平方和最小的未知参数估计值。
二、最小二乘法的应用领域最小二乘法具有广泛的应用领域,以下列举几个常见的应用场景:1.信号处理:在信号处理领域,最小二乘法常用于信号的滤波、降噪和频谱分析等问题。
通过最小二乘法,可以优化滤波器的参数,提高信号处理的效果。
2.图像处理:在图像处理中,最小二乘法常用于图像重建、去噪和图像恢复等问题。
通过最小二乘法,可以从观测到的图像数据中恢复出原始图像的最佳估计。
3.计量经济学:在计量经济学中,最小二乘法是一种常见的参数估计方法。
通过最小二乘估计,可以从经验数据中得到对经济模型参数的最优估计。
4.地质学与地球物理学:在地质学与地球物理学研究中,最小二乘法常用于地震波形分析、重力异常的计算和地磁场建模等问题。
通过最小二乘法,可以提取出地下结构中的有用信息。
三、最小二乘法的实施步骤最小二乘法的实施步骤可以概括为以下几个部分:1.构建观测模型:首先需要根据实际问题构建观测模型,即确定观测数据向量Y和设计矩阵X。
观测数据可以是实验测量得到的数据,设计矩阵反映了未知参数和观测数据之间的关系。
2.求解未知参数:根据观测模型,构建目标函数,即误差平方和。
测井储层解释模型类型及建模方法

其中, Rwf , Rwi , Rwc分别为自由水、粘土水以及 微孔隙水的电阻率,φf ,φi ,φc 分别为三部分水所占 的孔隙比例。R 0 为饱和水岩石的电阻率,而mf , mi ,mc 分别为三项对应的胶结指数。当岩石中含 有烃时,其电阻率变为其中R t 为含烃储层的电阻 率, Swf为存在烃的情况下,自由流体孔隙中的地层 水所占的比例,由此就可以得到地层的含水饱和度 Sw 。在目前技术条件下 ,利用常规测井得到三种 孔隙组分是比较困难的,通过结合岩心分析资料,用 大量统计分析方法可以得到它们的粗略估计 ,如果 核磁测井等新方法能得到较好的普遍应用 ,这一问 题有望得到彻底解决。
二、三水导电模型及其在低阻储层解释 中的应用
三水导电模型系基于岩石的导电路径是 由自由流体水、微孔隙水和粘土束缚水并联 而成的理论。与传统的导电模型相比 ,新的三 水导电模型极大地改善了测井识别低阻油气 层的能力 ,提高了含水饱和度的计算精度。该 模型不但适合于通常的砂泥岩地层电阻率解 释并且能很好地描述低阻储层的性良好。图 1 为该区3 - 2 井的一段测井曲线。其中T- Ⅱ 油组厚度28 m ,图中箭头所指即为较典型的低 阻油层段。可以看到,在该目的层,电阻率值较 低,平均值低于0. 6 Ω m ,而同一层段的下部是 孔隙度与其相近的水层 , 电阻率为 0. 3 ~ 0. 5 Ω m ,上部的低阻油气层与低部的水层电阻率 基本相同 ,油气特征很不明显。如果没有新的 认识和处理手段 , 很难将上部低阻部分确定为 油气层。
孤东油田多口井馆陶组纯水层的孔隙度为 0. 33~0. 36 ,电阻率约为2Ω·m。应用前述方法, 求得微孔隙地层水电阻率典型值为0. 1Ω·m ,利 用(5) 式得到等效地层水电导率;再运用前述模 型,解释该油田3 口油基钻井液取心井馆陶组含 水饱和度的结果见表1 (地层电阻率进行过侵入 及围岩校正) 。对比计算的与油基钻井液取心 实测的含水饱和度(见图2) ,用本文模型解释的 结果要比用Archie公式解释的结果效果大大改 善。
用偏最小二乘法确定地下金属矿充填回采岩层移动角

用偏最小二乘法确定地下金属矿充填回采岩层移动角孙鹏伟;严辉【摘要】在预测地下开采岩层移动系数领域,许多学者已经总结出了比较有效的方法,但是这些方法都存在一定的缺点.为了使预测方法更加完善,将偏最小乘法引入到该领域中.在国内外各个矿山收集到35组相关数据之后,将开采深度、岩体开采厚度、矿体倾角等七项影响岩层移动的因素作为输入变量,将岩层上下盘移动角作为输出变量,基于偏最小二乘法回归函数,建立了对充填采矿法的岩层移动参数的预测模型.十折交叉验证方法被引入以对模型结果进行优化,并将整合优化之后的模型应用到预测广东韶关凡口铅锌矿的开采岩层移动参数中.各项预测结果表明,基于偏最小二乘法预测岩层移动角的模型参数选取合理,且具备良好的预测能力,为预测岩层移动角提供了一种新的手段,对软计算方法预测岩层移动角领域进行了完善.【期刊名称】《湖南有色金属》【年(卷),期】2018(034)003【总页数】5页(P8-12)【关键词】金属矿地下开采;岩层移动角;偏最小二乘法;预测【作者】孙鹏伟;严辉【作者单位】凡口铅锌矿,广东韶关512325;湖南黄金集团有限责任公司,湖南长沙410007【正文语种】中文【中图分类】TD853.34在金属矿地下开采施工设计过程中,岩层移动角是一项十分重要的参数[1~4],岩层移动角的大小很大程度上影响到矿柱的设计尺寸,当其增大时,保安矿柱尺寸会随之减小,从而对地表的建筑物构成安全隐患;当其减小时,则需要更大尺寸的矿柱来支撑顶底板,从而造成了资源的浪费[5]。
因此,通过科学合理的方法确定岩层移动角对金属矿开采设计以及增大经济效益具有重要的意义,有必要对其进行深入的研究和思考。
20世纪以来,全世界很多学者为岩层移动规律的研究打下了坚实的基础。
比如古德生、Brady、赵静波等人对煤矿的岩层移动规律进行了总结和分析[5,6];Najjar Y和古德生等人又尝试利用数值模拟的手段对岩层移动规律和过程进行了研究,并得到了众多学者的认可[7,8]。
滑动最小二乘法深部地层应力场模拟计算中的应用研究

第23卷第23期岩石力学与工程学报23(23):4028~4032 2004年12月Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering Dec.,2004滑动最小二乘法深部地层应力场模拟计算中的应用研究*金业权周创兵(武汉大学水利水电学院武汉 430072)摘要介绍了滑动最小二乘法对地应力场的模拟分析与现场应用。
在对滑动最小二乘法的计算原理进行理论分析、建立计算模型的同时,用实测的孔隙压力场数据进行拟合,拟合的效果与模型中所选的已知数据组数、计算模型中的2个校正系数等因素有关。
对拟合计算中有关因素的影响大小进行了分析,其主要影响因素为已知数据组数,其次是2个可调节的修正系数,然后是数据的大小。
此外还讨论了滑动最小二乘法中边界拟合效果的问题以及这种方法的稳定性,滑动最小二乘法对边界有较好的模拟效果,稳定性也很好。
给出了有关基函数和权函数的选取建议,以便提高拟合精度。
最后为了将所提出的计算模型更有效地用于实际的工程,对于其具体使用提出了一些建议。
关键词岩石力学,滑动最小二乘法,权函数,基函数,模拟,地应力分类号TD 311,O 241.82 文献标识码 A 文章编号 1000-6915(2004)23-4028-05APPLICATION STUDY OF MOVING LEAST SQUAREMETHOD TO SIMULATION OF IN-SITU STRESSESWITH LARGE DEPTHJin Yequan,Zhou Chuangbing(School of Water Resources and Hydropower,Wuhan University,Wuhan 430072 China)Abstract The application of moving least square method to simulation of in-situ stresses with large depth is presented in this paper. Based on the analysis of the principle and model of calculation for the moving least square method,the measured pore pressure data are used to fit the known data. The number of selected known data and the two adjustment coefficients in the model have influences on simulation result. The impact extents of every factors are analyzed. The main factor is the number of selected known data,the second factor is the two adjustment coefficients,and the third factor is the values of data. In addition,the fitting effect of boundary and numerical stability of the moving least square method are discussed. The results show that the moving least square method has better simulation result with satisfactory stability. In order to improve the fitting precision of calculation model,some suggestions are put forward with a practical example.Key words rock mechanics,moving least square method,weighted function,basic function,simulation,in-situ stresses2003年12月4日收到初稿,2004年5月12日收到修改稿。
第9讲 - 最小二乘法估计与线性回归方程(教师版)

最小二乘法估计和线性回归方程(教师版)最小二乘法估计和线性回归方程【数学文化】最小二乘法发展于天文学和大地测量学领域,科学家和数学家尝试为大航海探索时期的海洋航行挑战提供解决方案。
准确描述天体的行为是船舰在大海洋上航行的关键,水手不能再依靠陆上目标导航作航行。
1801年,意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星。
经过40天的跟踪观测后,由于谷神星运行至太阳背后,使得皮亚齐失去了谷神星的位置。
随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星,但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果。
时年24岁的高斯也计算了谷神星的轨道。
奥地利天文学家海因里希·奥伯斯根据高斯计算出来的轨道重新发现了谷神星。
高斯使用的最小二乘法的方法发表于1809年他的著作《天体运动论》中,而法国科学家勒让德于1806年独立发现“最小二乘法”,但因不为世人所知而默默无闻。
两人曾为谁最早创立最小二乘法原理发生争执。
1829年,高斯提供了最小二乘法的优化效果强于其他方法的证明,见马尔可夫定理。
最小二乘估计法通常归功于高斯(Carl Friedrich Gauss,1795),但最小二乘估计法是由阿德里安-马里·勒让德(Adrien-Marie Legendre)首先发表的。
【课前测试】1.一个容量为n的样本,分成若干组,已知某数的频数和频率分别为40、0.125,则n的值为()A.640B.320C.240D.160【答案】B2.一个单位有500名职工,其中不到35岁的有125人,35-49岁的有280人,50岁以上的有95人,要从中抽取一个容量为100的样本,较为恰当的抽样方法是()A.简单随机抽样B.系统抽样C.分层抽样D.以上三种均可【答案】C3. 从N 个编号中抽取n 个号码入样,若采用系统抽样方法进行抽取,则分段间隔应为( )A .n N B .n C . ⎥⎦⎤⎢⎣⎡n N D.1+⎥⎦⎤⎢⎣⎡n N 【答案】C【核心笔记】要点一 变量之间的相关关系➢ 变量与变量之间存在着两种关系:一种是函数关系,另一种是相关关系. 1.函数关系:函数关系是一种确定性关系,如y=kx+b ,变量x 取的每一个值,y 都有唯一确定的值和它相对应.2.相关关系:变量间确定存在关系,但又不具备函数关系所要求的确定性.相关关系分为两种:正相关和负相关.➢ 对相关关系的理解应当注意以下几点:(1)相关关系与函数关系不同.因为函数关系是一种非常确定的关系,是一种因果关系,而相关关系是一种非确定性关系,不一定是因果关系,也可能是伴随关系.即相关关系是非随机变量与随机变量之间的关系.而函数关系可以看成是两个非随机变量之间的关系.因此,不能把相关关系等同于函数关系.(2)函数关系与相关关系之间有着密切联系,在一定的条件下可以相互转化.例如正方形面积S 与其边长x 间虽然是一种确定性关系,但在每次测量边长时,由于测量误差等原因,其数值大小又表现出一种随机性.而对于具有线性关系的两个变量来说,当求得其回归直线后,我们又可以用一种确定性的关系对这两个变量间的关系进行估计.3.散点图:将收集到的两个变量的统计数据分别作为横、纵坐标,在直角坐标系中描点,这样的图叫做散点图.通过散点图可初步判断两个变量之间是否具有相关关系,她反映了各数据的密切程度.要点二正相关、负相关1.正相关:在统计数据中的两个变量,一个变量的值由小变大时,另一个变量的值也由小变大,这种相关称为正相关。
最小二乘法拟合平面原理

最小二乘法拟合平面原理最小二乘法拟合平面原理,这个名字听起来是不是有点高大上?其实它就像我们生活中的一些小窍门,能帮助我们更好地理解复杂的数据。
想象一下,你正在参加一个朋友的聚会,大家在聊天,你突然发现有个小问题:你们的身高、体重和爱吃的食物之间似乎有什么关系。
你心想,不如用个简单的办法来看看这些数据之间的联系。
于是,最小二乘法就派上用场了,真是个好帮手。
先来聊聊最小二乘法的由来。
这个名字是从“最小化误差”的理念中来的,听起来复杂,但其实就是想要找到一个“最佳”的解决方案。
就像我们打麻将时,心里想着怎么才能出牌最优,赢得最多一样。
我们想要找到一条线,或者说一个平面,让这些身高、体重和食物之间的关系更清晰。
想象一下,你在白板上画了一条线,虽然你可能画得不太好,但只要尽量让线距离每个点都近一点就行。
是不是很简单?我们来看看这个方法的基本思路。
你有一堆数据点,像星星一样散落在纸上。
我们要做的就是画一条线,尽量让这条线离这些点最近。
就像找工作一样,目标是找到最合适的岗位,最小化那些不必要的错误。
为了做到这一点,我们需要计算每个数据点到线的距离,然后把这些距离的平方加起来,这就是“最小二乘法”这个名字的由来。
你可以把这些距离想象成是小小的惩罚,每个数据点越远,它的惩罚就越大。
然后,我们开始动手计算。
通过一些数学运算,我们可以得到线的斜率和截距,这就像一把钥匙,打开了理解数据的大门。
你会发现,随着这些计算的进行,最终得到的线性方程就像一位大师,带你走出迷雾,给你指明了方向。
就好比你在一个陌生的城市,终于找到了一张清晰的地图,心里那个高兴啊,真是无与伦比!在实际应用中,最小二乘法可以帮助我们解决很多实际问题。
比如,商家想知道顾客的消费行为、医生想分析病人的健康指标,甚至学生想评估自己的学习效果,都可以用上这个方法。
想想看,生活中到处都是数据,如何将这些数据有效地转化为有用的信息,最小二乘法无疑是一个非常实用的工具。
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首 先将 区间[ ,7 O2c ]划分 为 5 O等份 , : 设
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要使该误 差平方 和达 到最小 , : 即
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[ 收稿 日期]2 0 0 0 8— 6一O 9 [ 基金项目]国家自然科学基金资助项目 ( 0 7 0 8 D 2 6 ;教 育部重点实验室开 放基金项 目 ( E Ro o ) 4527/ 00) KL TO 6 8 ;湖北 省教育厅重 点项目 ( 2 0 1 0 1 。 D 0 5 20 ) [ 作者简介]张涛 ( 9 8 ) 1 7 一 ,男 ,2 0 年江汉石油学院毕业 。硕士 , 02 讲师 ,现主要从 事最优化理论与算法研究工作。
Y6: 2 o x + 8c s x + 1 c 6 cs o3 0 os x+ 3 x
Y 7— 3 i x+ s n x+ 9 i 5 sn i3 sn x+ 7 o 2 + 5 o 3 c sx c s x+ c s x+ 4 o 6 o5 c sx Y 8一 sn x + 4 i 4 i2 sn x+ 7 i 6 + C S sn x O x+ c s x+ c s x + 5 + 6 o4 o5 x
1 数 学模 型 的 建 立
大量实际实例 表 明 ,基 准面 与 s x,i2 s 3 s 4 ,s 5 s 6 i sn x, i x, i x i x, i x等有 一定 的关 系 , 定影 响该 n n n n n 假 基准 面的因素 为 6个 , 别设 为 s x,i2 s 3 s 4 ,s 5 分 i s x, i x, i x i x,s 6 在 区间[ , n n n n n i x, n 0 2c 7 ]上讨 论分 析 。
(
…, ) a =∑( ∑ [ ) Y 6 u ( ) (。一 i ]
=1 j=1
( 3 )
的极小 点 , 可利用 求式 ( )偏导数 的方 法求 解 问题 ( ) 3 1。
在 上述建模 中仅包 含 了正弦 曲线 , 还可 以根据 实际需 要在基 函数 中加人 线性 基 函数 ( 不 同于简单正 如
6
( 1 )
求解 问题 ( )实际上 是需 求解 系数 n 1 = a ,: … , , 问题 可推广 成更 一般 的形 式 : n , n]该
=
百 ( E x) : )s 一Y c £ , ( ]
6 6
( 2 )
这 里 , ( ∞ z)称为权 函数 , ( ) 0 为 了求解 问题 ( ) 将 问题 ( ) 为求 多元 函数 : ≥ 。 1, 1转
语 ,但是对他 们 的理 解仍然 存在 许多 差异 ,其差 异主 要表现在 基准 面升 降 的控 制 因素 和基 准面对 地层沉
积 的控制作 用方面 。人们普 遍认 为基 准面 是一个 上下 升降振 荡并横 向摆 动的 弯 曲界面 ,其 振荡 曲线类似
于正弦 曲线 ,即基 准面变化 曲线 既可 以是标 准 的正弦 曲线又 可 以是 变形 的正 弦 曲线 ,既可 以是简单 的正 弦曲线 ,又 可以是 叠加 的复合正 弦 曲线 。不同 的基准 面变化 曲线造 成不 同 的地 层形态 复杂 的基准 面旋 回曲线 分解 为若干列 简单 的正 弦 波 ,对 其进行 了数值 实验 和误 差分析 ,从而 为定量 分析 影 响基 准面 的各个 因 素提供重 要 的依 据 。
利 用 最 小 二 乘 法 建 立 地 层 基 准 面 旋 回数 学 模 型
张 涛 ,陈 忠 ( 江大学信息 长 与数学学院, 湖北 荆州44 ̄) a0a
[ 要 ]利 用 最 小 二 乘 法 将 长 周 期 、形 态 复 杂 的 基 准 面旋 回 曲 线分 解 为 若 干 列 简 单 的 正 弦 波 ,建 立 了数 学 摘
模 型 ,对 其 进 行 了数 值 实验 和误 差分 析 ;通 过 数 值 模 拟 实 验 , 复 合 正 弦 波 曲 线 与 现 实 数 据 点 相 符 合 的 很 好 。该 模 拟 模 型 和 软件 , 为解 决 勘 探 与开 发 期 的地 层 和 储 层 展 布 预 测 问 题 以及 分 析 地 层 旋 回 、 沉 积 旋 回 等 问题 提 供 了很 重 要 的 依据 。
9图i标准叠加正弦曲线图2变形正弦曲线结合固定常量通过数值模拟试验发现复合正弦波曲线与现实数据点相符合的很好从这一事实可以很容易得到该区域地层基准面是由那些主要因素所影响该模拟模型和软件对解决勘探与开发期的地层和储层展布预测问题以及分析地层旋回沉积旋回等问题提供了很重要的依据
石 油 天 然 气 学报 ( 汉 石 油 学 院学 报 ) 20 年 1 月 第 3 卷 第 5 江 08 0 0 期 J u n l f i a dG s e h o g ( . P ) O t20 V 1 0 N . o r a o l n a c n l y J J I O T o c 0 8 o 3 o 5 . .
第3 O卷第 5期
张 涛 等 :利 用 最 小 二 乘 法 建立 地 层 基准 面 旋 回数 学 模 型
・2 5 ・ 4
2 数值 实验 及误 差 分 析
2 1 数 据 的 形 成 .
将 区间F ,耳 0 2 ]细分 1 0 分 , 0等 利用 如下 函数形成数 据 :
Y 1— 6 i x+ sn x sn i5 Y 2= 4 i 3 s x+ 7 i 4 n sn x+ 1 sn x 0i5 Y 5一 c s x + 7 o 5 o4 c s x+ 5 Y 3— 5 i 2 + 1 sn x sn x 0 i6 Y 4一 c s x + c s x+ 7 + l o3 o5 x
[ 关键 词 ] 基 准 面 ;沉 积 旋 回 ;地 层 旋 回; 最 小 二 乘 法
[ 中图分类号]T l E9
[ 文献标识码]A
[ 文章编号]10 —9 5 (0 8 5 0 4 — 3 0 0 7 2 2 0 )0 — 2 4 0
高分辨率 层序地 层 的核 心是 基准 面旋 回变化 理论 。“ 准 面” 是一个 应 用 了近 一个 世 纪 的地 层学 术 基