基于神经网络与机理模型的LNG蒸发量预测方法及系统

本发明公开了一种基于神经网络与机理模型的LNG蒸发量预测方法及系统，获取液化天然气接收站的待检测数据；通过数据清洗得到有用数据与动态数据，分别提取时频域特征，构建第一特征集合和第二特征特征集合；采用第一神经网络根据第一特征集合进行预测，输出第一预测结果；采用第二神经网络根据第二特征集合进行预测，输出第二预测结果；采用预测机理模型根据动态数据进行预测，输出第三预测结果，计算第二和第三预测结果的残差，得到修正后的第二预测结果；最终将修正后的第二预测结果与第一预测结果相加，输出高精度BOG量的预测结果；本发明结合数据驱动与物理规律，显著提升预测稳定性与准确性。