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J-GLOBAL ID：201602217945496662   整理番号：16A0592678

採油の時系列予測における多値ニューロンによる多層ニューラルネットワーク

Multilayer Neural Network with Multi-Valued Neurons in time series forecasting of oil production

著者 (4件)： Aizenberg Igor (Texas A&M University-Texarkana, USA) ,  Sheremetov Leonid (Mexican Petroleum Institute, Mexico) ,  Villa-Vargas Luis (Computer Science Research Center of the IPN, Mexico) ,  Martinez-Munoz Jorge (Mexican Petroleum Institute, Mexico)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 175  号： PB  ページ： 980-989  発行年： 2016年01月29日 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多値ニューロンによる多層ニューラルネットワーク(MLMVN)を用いた長期時系列予測を検討した。導関数なし逆伝搬学習法による複素値ニューラルネットワークを用いた。メキシコ湾海岸湿地に位置する油田資産の動的挙動を記述する実世界データ集合を用いて提案手法を評価し,貯留動力学の単変量及び多変量単段階及び多段階前方予測に効率的に適用できることを示した。本研究は予測用複素値ニューラルネットワークの使用と,パターン認識に対する時系列予測用ANNモデルの重要側面を検討した。Copyright 2016 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 多値論理 ,  *ニューラルネットワーク ,  多層構造 ,  *予測 ,  採油 ,  *逆伝搬法 ,  油田 ,  多変量解析 ,  多段処理 ,  複素数 ,  予測モデル ,  データ解析 ,  挙動
準シソーラス用語： ニューロンモデル ,  *時系列予測 ,  単変量解析 ,  動的挙動

著者キーワード (3件)： Time series forecasting ,  MLMVN Neural Networks ,  Oil production

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  情報処理一般  (JE15010U)

タイトルに関連する用語 (5件)： 採油 ,  時系列予測 ,  多値 ,  ニューロン ,  多層ニューラルネットワーク