Статья посвящена исследованию методов имитационного моделирования, которые можно применить для прогнозирования газового и полимерного воздействия. Проанализированы существующие методы прогнозирования, представлена сравнительнаяхарактеристика методов.На основании проведенного обзора осуществлен выбор метода прогнозирования, а также представлена возможность использования нейронных сетей для прогноза. Приведена модель нейронной сети для прогнозирования.
Ключевые слова: прогнозирование; газовое воздействие; полимерное воздействие; моделирование; агенты; нейронная сеть.
Abstract
The existing forecasting methods are analyzed and the comparative characteristics of the methods are presented.Based on the review, the choice of the forecasting method was carried out, and the possibility of using neural networks for forecasting was presented. A neural network model to be applied for forecasting of gas and polymer impact is presented.
Keywords: forecasting; gas impact; polymer impact; modeling; agents; neural network.
Литература
1. Меркулова Л.И., Гинзбург А.А. Графические методы анализа при добыче нефти. – М.: Недра, 1986. – 125 с.
2. Желтов Ю.П. Расчет процессов разработки нефтяныхместорождений при упругом и водонапорном режимах. –М.: МИНХиГП, 1977. – 118 с.
3. Лутошкин Г.С. Сбор и подготовка нефти, газа и воды: учеб. для вузов. – М.: Альянс, 2005. – 319 с.
4. Седов А.В., Надтока И.И. Системы контроля, распознавания и прогнозирования электропотребления: модели, методы, алгоритмы и средства // Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовского гос. ун-та, 2002. – 320 с.
5. Кендалл М.Дж., Стюарт А. Многомерный статистический анализ и временные ряды. – М.: Наука, 2006. – 736 с.
6. Data-Mining for Business Analytics / G. Shmueli, P.С. Bruce, I. Yahav [et al.]. – John-Wiley, 2016. – Third ed. – 544 p.