基于人工智能算法的温度模型产液预测解释模型

本发明适用于产油量预测技术领域，提供了一种基于人工智能算法的温度模型产液预测解释模型，旨在解决传统产油量预测方法参数获取难、效率低及人工智能训练时间长的问题。该模型通过改进模拟退火算法的初始温度设定和分段降温策略，优化ELM的输入权重与偏置，降低随机性影响；结合皮尔逊相关性分析筛选特征参数（产水量、动液面、泵效、温差、含水率），并采用CTGAN增强数据。该模型显著提升产液量预测精度与效率，适用于油田产量动态分析。