|
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)
Порождение экспертно-интерпретируемых моделей для прогноза проницаемости горной породы
А. М. Бочкаревa, И. Л. Софроновa, В. В. Стрижовb a Московский физико-технический институт
b Вычислительный центр им. А.А. Дородницына
Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» Российской академии наук
Аннотация:
Предложен алгоритм построения комбинированной предсказательной модели для поровой проницаемости горной породы. Исходными являются керновые данные пористости, плотности и других свойств породы. Модель использует символьную регрессию для порождения суперпозиций исходных экспертно-заданных функций и затем нейронную сеть с этими суперпозициями-признаками. Вычислительный эксперимент для оценки эффективности модели поставлен не только на данных измерений керна, но и на других типах данных из открытых баз аэро- и гидродинамических измерений. Также выполнено сравнение с традиционными моделями, такими как нейронная сеть, Lasso-регрессия, Support Vector Regression (SVR) и градиентный бустинг.
Ключевые слова:
прогноз; поровая проницаемость; порождение суперпозиций; символьная регрессия; нейронная сеть; SVR; Lasso; градиентный бустинг.
Поступила в редакцию: 16.06.2017
Образец цитирования:
А. М. Бочкарев, И. Л. Софронов, В. В. Стрижов, “Порождение экспертно-интерпретируемых моделей для прогноза проницаемости горной породы”, Системы и средства информ., 27:3 (2017), 74–87
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/ssi530 https://www.mathnet.ru/rus/ssi/v27/i3/p74
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 199 | PDF полного текста: | 57 | Список литературы: | 35 |
|