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计算机学院青年教师潘少伟在《Energy》期刊发表高水平论文

作者: 发布时间:2023-12-19 09:20:21 浏览:

近日,我校计算机学院潘少伟老师为第一作者、西安石油大学为第一署名单位,在国际SCI期刊《Energy》上发表题为《Oil well production prediction based on CNN-LSTM model with self-attention mechanism》的高水平论文。

该论文针对目前油井产量预测研究中存在的不足,提出了一种结合卷积神经网络、长短期记忆神经网络和自注意力机制的组合模型。在该模型中,使用卷积神经网络提取空间输入数据的时间特征,利用长短期记忆神经网络提取相关信息,利用自注意力机制捕获内部相关性。对比传统的机器学习方法,如线性回归、支持向量机、随机森林、XGBoost和反向传播神经网络,与长短期记忆神经网络等深度学习方法相比,该模型可以更全面地提取油井生产数据中隐藏的时空特征,可以更精确地挖掘油井生产数据的内在相关性,从而提高油井生产预测的准确性。

Energy》是能源动力领域国际Top期刊,影响因子为9,在中国科学院文献情报中心期刊分区表中属一区Top刊物。(20231月最新升级版)


论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0360544223020959?via%3Dihub

  • 文字:路婷
  • 图片:

  • 编辑:同晓
  • 审核:张留美