一种基于STL-TCN模型的化学驱稠油产量预测的方法

本发明公开了一种基于STL‑TCN模型的化学驱稠油产量预测的方法，涉及化学驱稠油产量预测领域，包括以下工序：获取样本数据集；数据进行去噪和归一化的预处理；划分为测试集和验证集；使用测试集进行产油量预测；与真实值进行验证，更新模型参数，得到最终优化好的神经网络模型。该方法不仅可以考虑到相关因素对产油量的影响，而且还可以考虑到数据在时间上的相关性，并且预测精度高，可以作为一种新的方法应用于稠油的产油量预测。