Метод дискриминантного анализа моделей пласта-коллектора по результатам гидродинамических исследований скважин

В статье описывается новый количественный метод для дискриминантного анализа моделей, который был назван методом последовательного прогнозирования вероятностей. Данный метод базируется на байесовском выводе. Метод является прямым продолжением способов, использующих концепцию доверительных интерва...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2009
Hauptverfasser: Сидельников, К.А., Денисов, С.В.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7847
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Метод дискриминантного анализа моделей пласта-коллектора по результатам гидродинамических исследований скважин / К.А. Сидельников, С.В. Денисов // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 315-327. — Бібліогр.: 3 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:В статье описывается новый количественный метод для дискриминантного анализа моделей, который был назван методом последовательного прогнозирования вероятностей. Данный метод базируется на байесовском выводе. Метод является прямым продолжением способов, использующих концепцию доверительных интервалов, но в то же время лишен их основных недостатков. У статті описується новий кількісний метод для дискримінантного аналізу моделей, який був названий методом послідовного прогнозування ймовірностей. Цей метод базується на байєсівському висновку. Метод є безпосереднім продовженням способів, що використовують концепцію довірних інтервалів, але в той же час позбавлений їх основних недоліків. The article describes a new quantitative method for model discrimination, which is called the sequential predictive probability method. This method is based on Bayesian inference. The method is a direct extent extension of the use of confidence intervals, yet overcomes the weak points of confidence intervals.
ISSN:1561-5359