Применение машинного обучения по ансамблю решающих правил для вычисления прогноза дополнительного КИН (Федор Краснов, SECR-2017) — различия между версиями

{{SlidesSection}}
[[File:Применение машинного обучения по ансамблю решающих правил для вычисления прогноза дополнительного КИН (Федор Краснов, SECR-2017).pdf|left|page=-|300px]]

{{----}}
{{LinksSection}}
* [http://2017.secr.ru/program/submitted-presentations/machine-learn-approach-to-eor-research Страничка доклада на сайте конференции]
<!-- <blockquote>[©]</blockquote> -->

<references/>





<!-- topub -->

[[Категория:SECR-2017]]
[[Категория:Draft]]

Версия 17:53, 10 ноября 2017

Докладчик

Федор Краснов

Поиск оптимального совместного использования методов моделирования физических процессов и моделирования на основе машинного обучения является одним из приоритетных направлений исследований для ПАО ГазпромНефть.

Рассмотрение частной задачи по моделированию дополнительной нефтеотдачи (КИН) привело авторов к тому, что кроме традиционных вычислительных экспериментов на регулярной решётке более продуктивными могут стать вычисления с помощью алгоритмов машинного обучения. Авторы рассмотрели подход к построению прокси-моделей на основе Random Forest Regressor.

Видео

Презентация

Примечания и ссылки

• Страничка доклада на сайте конференции