Ученые Пермского Политеха с помощью нейросети построили модель развития кластерно-сетевых связей нефтяного сектора


— Обучение нейронной сети проводилось различными методами: методом обратного распространения ошибки, методом упругого обратного распространения, методом Левенберга-Марквардта. Оптимизация структуры нейронной сети — выбор оптимального количества скрытых нейронов и активационных функций, осуществлено вручную, — рассказал аспирант кафедры прикладной математики Леонид Кожемякин.
По словам ученых, для улучшения социально-экономических показателей региона необходимо перераспределить последующую переработку продуктов добычи по близлежащим или находящимся на логистическом пути регионам, что сделает кластеры более полными и тем самым повысит эффективность функционирования местности путем притока новой рабочей силы и инвестирования в различные проекты.
Общество
ПНИПУ