Прогнозування видобутку нафти в Українi за допомогою адаптивних моделей

Abstract

У статтi розглянуто моделювання життєвого циклу видобутку нафти. Проаналiзовано сутнiсть, переваги й недолiки цих пiдходiв. Авторами розв’язано задачу апроксимацiї методами математичного моделювання: експоненцiйного вирiвнювання, Хольта та прогнозування на основi нейромережевих технологiй. У роботi надано класифiкацiю цих методiв, зазначено важливiсть їх застосування з метою знаходження ефективних шляхiв розв’язку проблем розвитку промислового комплексу та первинного сектору економiки України, базовою складовою якої є видобувна галузь. Розглянуте моделювання життєвих циклiв видобутку нафти дає можливiсть вiдобразити прогноз у виглядi трикутного нечiткого числа, тобто вказати можливi очiкуванi значення. Адаптивнi моделi прогнозування — це моделi, якi використовують дисконтування даних i можуть швидко пристосовуватись до змiни умов, змiнюючи свою структуру та параметри. Метод експоненцiйного вирiвнювання ґрунтується на тому, що при прогнозуваннi ряд динамiки показникiв вирiвнюється на основi зваженої ковзної середньої, де ваговi коефiцiєнти визначаються експоненцiйним законом розподiлу. Для прогнозування на основi нейромережевих технологiй використана нейронна мережа Feed-forward back propagation, що мiстить три прошарки нейронiв — вхiдний, промiжний та вихiдний. У роботi показано, що найменше прогнозоване значення одержується при застосуваннi методу експоненцiйного вирiвнювання, дещо бiльше при застосування методу Хольта i найбiльше при використаннi нейронних мереж.