プライマルツイン関連ベクトル回帰アルゴリズムに基づ油田の石油生産予測

YAN Xiao-Fei; SUN Shi-Jun; WANG Jing; FENG Jiang

文献

J-GLOBAL ID：201202249062791328 整理番号：12A1234184

プライマルツイン関連ベクトル回帰アルゴリズムに基づ油田の石油生産予測

Oil production prediction of oil field based on primal twin relevance vector regression algorithm

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資料名：
巻： 15 号： 10 ページ： 4313-4320 発行年： 2012年10月
JST資料番号： L7416A ISSN： 1343-4500 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

本論文では,サポータベクトル回帰の予測精度を改善するために,石油生産の予測のためのプライマルツイン関連ベクトル回帰(PTRVR)アルゴリズムを提案した。PTRVRアルゴリズムは従来相関ベクトル回帰アルゴリズムのような大規模な問題を解く代わりに2つのより小さいサイズの二次計画問題を解くことができる。ある油田の石油生産データはプライマルツイン関連ベクトル回帰アルゴリズムの予測性能を研究するために用いた。そして,プライマルツイン関連ベクトル回帰アルゴリズムの実行可能性と安定性を示す多段予測モードを用いる。PTRVRモデルは2~7次元入力ベクトルごとの回帰訓練サンプルで訓練される,そして油田ごとにの生産予測に適用される。検査結果はPTRVRモデルの予測実行可能性と安定性は従来のRVRnよりも良い結果であった。(翻訳著者抄録)

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人工知能

引用文献 (10件)：

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