摘要
本发明属于石油开采中的人工智能选择领域,提供了一种油井产量的预测方法、装置、存储介质和电子设备,所述方法包括:将训练集中的训练集数据依序输入双向长短时记忆网络分支、时频变换器分支中进行处理,输出第一预测值和第二预测值;基于第一预测值计算Q矩阵,以及基于第二预测值计算K矩阵和V矩阵;通过多头注意力机制,对Q矩阵、K矩阵和V矩阵进行融合处理,得到融合后的结果;在通过线性层对融合后的结果进行转换之后,通过迭代训练,得到最优参数模型;以及通过最优参数模型对目标油井的产油量进行预测,预测出目标油井的产油量。通过该预测方法,能够精准地预测出目标油井的产油量。
技术关键词
训练集数据
矩阵
多头注意力机制
长短期记忆网络
产油量
频域特征
记忆单元
分支
序列
变换器
时域特征
参数
依序
周期
前馈神经网络
电子设备
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矩阵
执行卷积运算
元素
计算机程序产品
计算机程序代码
工业故障检测方法
重构误差
故障检测模型
故障检测模块
重建误差
电机故障诊断方法
矩阵乘法运算
耦合特征
时序特征
功率
医疗图像分割方法
医疗图像数据
图像块
图像分割系统
图像分割装置