一种基于RF-LSTM组合模型的油气多相流压降预测方法

本发明提出一种基于RF‑LSTM组合模型的油气多相流压降预测方法，属于油气多相流技术领域。该方法通过筛选影响压降的关键变量，经PCA降维、归一化等预处理后，分别构建随机森林与LSTM模型，利用网格搜索优化随机森林超参数，并基于平均绝对误差(MAE)分配模型权重，构建RF‑LSTM组合模型。该模型融合随机森林处理非线性关系与特征选择优势、LSTM捕捉时间序列依赖特性，解决了传统方法预测精度低、速度慢、普适性差的问题，可精准拟合多因素复杂关系，提升预测效率与稳定性，适用于多变量、大样本的复杂工况，为油气混输管道优化调度与安全运行提供技术支撑。