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&#x...
Saved in:
| Date: | 2009 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2009
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7847 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | 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| Summary: | 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 |