融合机器学习的天然气管网能量输差计算系统的构建方法

本发明提出了一种融合机器学习的天然气管网能量输差计算系统的构建方法，本能量输差计算系统包括源数据库单元、预测单元和优化单元；源数据库单元包括传感器数据源模块和其他数据模块；预测单元包括充足样本预测模块和小样本预测模块；优化单元包括实测数据模块和贝叶斯参数更新模块。主要包括以下步骤：确定能量输差影响因素构建基础数据库；聚类处理建立天然气管网能量输差机器学习回归预测模型；实时输入所需预测管段的实时传感器数据进行能量输差预测；构建优化数据库并更新机器学习模型中输入参数的权重。本发明对避免了传统方法对于人工经验的严重依赖性，计算流程简单耗时短；解决了管道运输领域的小样本问题，提高了模型的泛化性能。