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在简历上实施用于外壳石油销售预测的机器学习。 Harapan Karya Mandiri Bengkulu P-issn 1858-2680 E-ISSN 2723-4673
摘要预测是一种通过科学方法利用历史数据来猜测或估计将来会发生的事情的活动。CV。 Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。 传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。 因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。 机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。 系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。 瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。 这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。 预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。 关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。 Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。 CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri预测石油销售仍以传统的方式。传统系统的弱点是进行计算和写作中的人为错误的补充，并且在进行概括时也可能会丢失。因此，需要一种能够预测销售的机器学习技术。机器学习中包含的一种算法之一是k-nearest邻居。系统实施将PHP编程语言与MySQL数据库一起使用，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计设计，并继续进行新系统的设计。这项研究结果的结论解释说，最初使用K-Nearebled Nighbor方法的销售预测过程首先经过培训过程。预测结果也受到训练的数据量和在这种方法中的“ k”的值的强烈影响。关键字：机器学习，预测，k-nearest邻居。Intisari -prediksi Merupakan Kegiatan Menduga Atau Memperkirakan Sesuatu Yang Akan Terjadi Waktu Mendatang Mendatang dengan Memanfaatkan Historis Data Melalui suatui suatu suatu Metodode Ilmiah。CV。 Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。CV。Harapan Karya Mandiri Dalam Melakukan Prediksi Penjulan Oli Masih dengan cara konvensional。传统系统的弱点除了进行计算和研究中的人为错误，并且在概括时也可能会丢失。因此，需要一种机器学习技术，能够从机器学习中包含的内容中预测其中一种算法的销售是K-Neartiald Neighboor。使用PHP编程语言与MySQL数据库实施，本研究中使用的方法是瀑布方法。瀑布方法能够分析从旧系统的弱点中发现的需求，然后进行设计的设计，然后进行新的系统设计。从这项研究的结果中得出结论，解释说，首先通过过程
识别塞巴兰水库di sekitar di sekitar kepahiang provinsi bengkulu menggunakan anomali anomali data gravitasi ggmplus ggmplus dengan metode inversi inversi inversi 2d i
摘要。Kepahiang Regency位于岩浆弧和大陆板的边界区域，带有海洋板，以Solfatara，Fumarole和Alteration Rocks的形式在表面上出现了一些地热甜度，因此它成为地热能的前景。进行的研究的目的是找出围绕Kepahiang的地热储层的分布。这项研究是通过重力方法进行的，因此可以对地下密度分布进行描述。本研究使用全球重力模型加上（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了一个完整的布格异常（ABL），该异常是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法建模的多达七个切片，这些切片怀疑地热储层。结果显示，据称该面积在46.7-50.9 mgal之间，据称是一个地热储层，密度值<2.5 g/cm 3在不同的深度下，每个切片的深度不同。在某些区域中，地热制造的不可分性，这些区域的储存量是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的密度所致。摘要。进行的研究的目的是了解Kepahiang周围地热储层的分布。Kepahiang Regency位于岩浆弧的边界区域和带有海洋板的大陆板的边界区域，导致以Solfatara，Fumarole，Fumarole和变化岩的形式出现在表面上的几种地热表现，因此它成为地热能的前景。这项研究是使用重力方法进行的，因此可以产生地下密度分布的图片。本研究使用全球重力模型加（GGMPLUS）数据，分辨率为220米，即自由空气异常（FAA）和地形。基于数据处理的结果，获得了完整的布格异常（CBA），这是区域异常和残留异常的组合。通过使用移动平均方法将异常分开。异常图提供了三种分布模式的信息，即高，中和低异常。残留异常是使用2D反转方法对七个切片进行建模的，该切片怀疑具有地热储层。结果表明，怀疑CBA值在46.7-50.9 mgal之间的区域被怀疑具有密度值<2.5 g/cm 3的地热储层在每个切片的不同深度下。在某些地区没有地下储层的地热性别兴趣是由于存在密度为2.6-2.7 g/cm 3的宿主岩石所致。