Economic Features to Optimize the Catalyst Calcinations Process

Control system for increasing oil production rate at an oil field with the use of artificial intelligence

“…В многосвязной системе данного процесса необходимо учесть входные и выходные переменные для управления процессом нефтедобычи, которые приведены в таблицах 1 и 2. Тестирование нейронной сети В результате обучения была получена нейронная сеть, которая без перенастройки весов связей формирует требуемую погрешность выходной переменной при подаче на вход нейронной сети любого набора входных переменных из обучающего множества [4,5]. У полученной нейронной сети «Neural fitting», обученной за 228 эпох, минимальная средняя квадратичная ошибка равна 0,089892 на 50 эпохе.…”