摘要
本发明提供一种石油产量预测方法、装置、设备及介质,属于石油生产技术领域。所述预测方法包括:获取石油历史生产数据,根据石油历史生产数据生成原始石油产量时序数据;对所述原始石油产量时序数据进行预处理,将预处理后的数据划分为训练集和测试集;将所述训练集输入至时间序列对抗生成网络TimeGAN中训练,根据训练好的TimeGAN模型生成合成数据集,所述合成数据集与训练集合并为扩充训练集;根据所述扩充训练集训练得到石油产量预测模型,根据所述石油产品预测模型预测石油产量;本发明通过TimeGAN模型生成合成数据集,通过石油产量预测模型预测石油产量可实现准确实现对石油产量的预测,大大提高石油产量预测的准确性和可靠性。
技术关键词
产量预测方法
石油
训练集
表达式
皮尔逊相关系数
时序
编码器
序列
解码器
随机噪声
Adam算法
损失函数优化
生成对抗网络
数据分析模块
数据获取模块
注意力
误差函数
特征选择
系统为您推荐了相关专利信息
风电机组设备
状态评估方法
历史设备
Adam算法
sigmoid函数
视频显示模块
评定方法
量表评定系统
深度学习模型
小波滤波方法
智能预警系统
天气数据采集
天气数据处理
皮尔逊相关系数
数据传输模块