【摘 要】
：
传统的BP神经网络及其改进算法广泛应用于产量预测,但并不适宜时间序列预测问题。基于产油量变化的时间序列特征,提出利用长短期记忆网络(LSTM)深度学习模型实现具有长期记忆
【机 构】
：
中国石油大学（华东）,中国石化胜利油田分公司
【基金项目】
：
国家科技重大专项“特高含水后期整装油田延长经济寿命期开发技术”(2016ZX05011-001).
论文部分内容阅读
传统的BP神经网络及其改进算法广泛应用于产量预测,但并不适宜时间序列预测问题。基于产油量变化的时间序列特征,提出利用长短期记忆网络(LSTM)深度学习模型实现具有长期记忆能力的时间序列预测,在描述 LSTM神经网络的基本结构和算法原理基础上,阐述了样本数据处理,输入层、隐藏层和输出层节点数选择及表征方式,形成产量预测模型。实例应用表明,LSTM模型可以准确预测油井产量,整体平均误差约为1 46%,并指出无预兆停产、特殊情况以及部分数据量缺失是影响预测准确性的主要原因。该模型的提出对于大数据和深度学习在石油
其他文献
文章构建了综合反映经济、社会、环境、科技等全方位的省域经济转型评价指标体系,并将投影寻踪模型引入指标体系评价研究中,测得2004—2014年我国省域经济转型的最佳投影方向
在当今时代的迅速发展的过程中，我国社会经济也在向前不断的发展着，各大小型企业也在不断的增多，由于当前的经济全球化的发展的逐渐加大，这也就使我国的市场竞争变得越加激烈，针对
3月28日中国产业用纺织品行业协会李陵申会长一行应邀前往山东恒泰纺织有限公司进行考察.恒泰董事长孙炳伟及公司高管陪同参观了生产一线,并座谈交流.恒泰纺织始建于1988年,
大段感染性骨缺损至今仍是骨科治疗的难点之一,尽管目前用于大段感染性骨缺损的治疗方法较多,其中包括:游离腓骨移植技术、骨搬移技术、Papineau技术(开放植骨技术)、Masquel
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”＄ MN。W;- __._——————》 砧叫]们羽 制作:陈恬’＃陈川个美食
Back to yield
针对目前智能电网状态监测与分析中面临的WAMS、SCADA、AMI等量测系统海量、多源、高速数据处理问题,提出一种海量终端的数据前置处理中间件技术,着重解决海量数据中目标信息