Полное описание

Ахметсафин, Р. Д. Применение методов машинного обучения для прогноза или замещения недостающих каротажных данных / Р. Д. Ахметсафин, Р. З. Ахметсафина. - Текст : непосредственный // Приборостроение : издание университета ИТМО. - 2021. - Том 64, N 7. - С. 532-541. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 0021-3454.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8

Рубрики:
Машинное обучение

Кл.слова (ненормированные): машинное обучение -- задача регрессии -- замещение недостающих данных -- акустический каротаж
Аннотация: Сопоставляются 9 методов машинного обучения (ANN, ANFIS, ELM, FM, SVM, GPR, RF, RT, k-NN) на примере прогнозирования данных акустического каротажа. Решение задачи регрессии при машинном обучении может применяться не только для прогноза геофизических полей, но и для замещения недостающих данных. Построенную кривую delta T (P) интервального времени P-волны можно рассматривать как результат прогноза, если позднее предполагается акустический каротаж; если же дополнительный акустический каротаж невозможен, то синтетическая кривая delta T (P) замещает каротажную при дальнейшей интерпретации. Наилучшие результаты по тестовому испытанию показал метод RF.
Доп. точки доступа:
Ахметсафина, Р.З.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -868555-961926)

Шифр в сводном ЭК: aa2212ffa10c7dee15ba8d243ba8c2c5

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽