CРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗА КОЛЛЕКТОРА (462,00 руб.)

Первый автор	Васильев
Авторы	Буторин А.В., Приезжев И.И., Петренко Е.Н.
Страниц	6

ID	873050
Аннотация	В статье рассматривается пример использования алгоритма нейронных сетей Колмогорова и классификации по типу «случайный лес» для снижения неопределенности при прогнозе распространения коллектора. Приводится сравнение результатов этих подходов. Прогнозные карты эффективных толщин были получены с использованием кубов акустического импеданса, плотности, а также скважинных данных.

CРАВНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗА КОЛЛЕКТОРА / М.А. Васильев [и др.] // Геофизика .— 2022 .— №1 .— С. 52-57 .— URL: https://rucont.ru/efd/873050 (дата обращения: 21.06.2025)