摘要
本发明公开了一种天然气水合物开采产能预测方法及系统,所述方法包括:获取目标区域中与环境因素关联的目标影响变量;基于目标影响变量,根据开采产能预测模型预测天然气水合物的开采产能,得到目标区域的天然气水合物开采产能预测结果;其中,开采产能预测模型是基于损失函数训练过渡模型而得到;过渡模型是通过优化初始模型而得到。本发明提出一种天然气水合物开采产能预测方法及系统,通过正负样本对增强数据多样性,设计精细的损失函数提升模型区分能力,以及结合群体智能优化手段来提升模型性能,从而保证天然气水合物开采产能的预测准确性,因此能够解决数据量不足或数据质量不高,而导致天然气水合物开采产能的预测结果不准确的问题。
技术关键词
产能预测方法
天然气
样本
群体智能优化
变量
自然语言
粒子
文本
产能预测系统
数据模块
学习器
序列
语义
标签
参数
标记
代表
定义
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代表
QRS波起点
心动周期
心血管疾病患者
多元回归模型
数据生命周期
回收站
生命周期管理
训练集
数据管理模块
模型更新
参数
智能管理控制器
模型生成方法
人工智能AI模型
图像特征数据
训练样本数据
多模态
训练样本图像
多层感知机