Azərbaycan Milli Elmlər Akademiyası

Azərbaycanın ilk veb saytı (1995)

ANA SƏHİFƏ  >>  XƏBƏRLƏR  >>  NƏŞRLƏR

Ekstremal öyrənmə maşınının neft yatağının proksi-modelləşdirilməsinə tətbiqi ilə bağlı mühüm nəticələr əldə olunub
04.07.2022 11:51
  • A-
  • A
  • A+

Ekstremal öyrənmə maşınının neft yatağının proksi-modelləşdirilməsinə tətbiqi ilə bağlı mühüm nəticələr əldə olunub

AMEA-nın İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu əməkdaşlarının həmmüəllifliyi ilə çap edilmiş “Ekstremal öyrənmə maşınının neft yatağının proksi-modelləşdirilməsinə tətbiqi” (“Application of Extreme Learning Machine to Reservoir Proxy Modeling”, DOI: https://doi.org/10.1007/s10666-022-09843-4) adlı məqalə nüfuzlu “Environmental Modeling & Assessment” jurnalında çapa qəbul olunub.

Məqalənin müəllifləri AMEA-nın vitse-prezidenti, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun baş direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, texnika üzrə elmlər doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyev və aparıcı elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Lyudmila Suxostatdır.

SOCAR-ın qrant layihəsi çərçivəsində hazırlanmış məqalədə neft yatağının istismar tarixinin adaptasiyası məsələsi üçün üç gizli laya malik ekstremal öyrənmə maşınlarına (Extreme Learning Machine, ELM) əsaslanan proksi model işlənib. Eksperimentlər təklif olunan modelin tarixi adaptasiya baxımından polinom reqressiyasına və radial-bazis funksiyalı bir laylı süni neyron şəbəkəsinə əsaslanan proksi modellərə nisbətən üstünlüklərini göstərib. Model müxtəlif metrikalardan (RMSE, NRMSE, MAPE və s.) istifadə edilməklə qiymətləndirilib və kollektorun debitini yüksək dəqiqliklə proqnozlaşdırır. Bu qiymətləndirmələr ekstremal öyrənmə maşınlarına əsaslanan təklif olunmuş proksi modelin etibarlılığını və səmərəliliyini sübut edir. Model həmçinin SPOCU, siqmoid funksiyası, hiperbolik tangens, ReLU, Leaky ReLU və TanhRe kimi müxtəlif aktivləşdirmə funksiyalarından istifadə etməklə də qiymətləndirilib. SPOCU aktivləşdirmə funksiyasının istifadəsi təklif olunan 3ELM proksi modelinin rezervuar xassələrinin proqnozlaşdırılmasının dəqiqliyini artırmaq üçün tətbiqinin mümkünlüyünü təsdiq edib.

Qeyd edək ki, “Environmental Modeling & Assessment” jurnalı aşağıdakı elmmetrik göstəricilərə malikdir:

Impact Factor: 2.016

5-Year Impact Factor: 1.938

Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 0.818

CiteScore: 3.70

SCImago Journal Rank (SJR): 0.467

© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.science.gov.az saytına istinad zəruridir.

  • Paylaş: