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一种基于人工智能的石油产量预测方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于人工智能的石油产量预测方法。该方法包括:将多个历史时间点的石油产量相关信息输入至经训练的时间序列预测模型,依次输出下一个时间点的石油产量相关信息,进而获得时间序列预测值;对于所述时间序列预测值,判断异常事件和对应的时间点,并以降低异常波动带来的损失为目标,通过滑动平均模型计算所述异常事件时间点后续的石油产量相关信息的预测值;以计算出的石油产量相关信息的预测值替换所述时间序列模型输出的对应时间点的预测值,获得石油产量预测结果。本发明通过训练时间序列预测模型来预测整体的石油产量趋势,当遇到异常点时使用滑动平均来预测未来一段时间的产量值,提高了预测准确性。

著录项

  • 公开/公告号CN111783356A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 清华大学深圳国际研究生院;

    申请/专利号CN202010604568.X

  • 发明设计人 青鹏;张海峰;李轶;许卓群;杨鸣;

    申请日2020-06-29

  • 分类号G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);E21B47/00(20120101);

  • 代理机构11430 北京市诚辉律师事务所;

  • 代理人耿慧敏

  • 地址 518055 广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼

  • 入库时间 2023-06-19 08:34:56

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