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J-GLOBAL ID：201302285260354727   整理番号：13A0653149

Gaussプロセス回帰法を用いる不飽和原油の密度の予測

Prediction of Undersaturated Crude Oil Density Using Gaussian Process Regression

著者 (3件)： ROSTAMI H. (Persian Gulf Univ. Bushehr, Bushehr, IRN) ,  AZIN R. (Persian Gulf Univ. Bueshehr, Bushehr, IRN) ,  DIANAT R. (Persian Gulf Univ. Bueshehr, Bushehr, IRN)
資料名： Petroleum Science and Technology  (Petroleum Science and Technology)
巻： 31  号： 1/4  ページ： 418-427  発行年： 2013年01月 
JST資料番号： A0661C  ISSN： 1091-6466  CODEN： PSTEFV  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現実的に測定が容易でない原油の密度を推定するGaussプロセス回帰法の有効性について報告した。151個の訓練データからGaussランダム分布に基づいて回帰モデルを作製し,試験データについての共分散の分析によってその予測性能を評価した。共分散の計算式として種々の関数形を比較した。検討した4種の関数形の内で,Peason関数汎用カーネルが最良の性能を示した。従来の予測法に優る性能が得られた。

シソーラス用語： *原油 ,  密度 ,  数値予測 ,  識別関数 ,  確率密度関数 ,  学習アルゴリズム ,  回帰分析 ,  共分散 ,  相関 ,  相関関数
準シソーラス用語： Gaussカーネル

分類 (2件)： 石油と石油製品の性質,分析,試験  (YF02020X) ,  採収法  (UA10040R)

タイトルに関連する用語 (5件)： Gaussプロセス ,  不飽和 ,  原油 ,  密度 ,  予測