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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明公开了一种可解释多步石油产量预测方法与系统，具体是通过解释Transformer模型来预测未来M时间步长下的石油产量，可解释Transformer模型包括有局部放大器、可解释外源注意力IEA模块和可解释时间注意力ITA模块，IEA模块和ITA模块均采用聚合多头注意力来直观地呈现相关影响关系，使得构建的可解释Transformer模型学习了生产动态的解耦局部趋势表示，同时实现了在时间模式和外源因素影响方面的可解释性。
主权项：1.一种可解释多步石油产量预测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤：（1）、定义多步石油产量预测的目标，具体见下式（1）： （1）；式（1）表示在给定和的情况下预测；生产过程中总共生成了N个时间序列样本，表示为；，表示一口井在历史T时间步长下的石油产量；，表示外源因素；是外源因素类型的数量；表示未来M时间步长；表示可学习参数；（2）、构建可解释Transformer模型，包括有局部放大器、可解释外源注意力和可解释时间注意力，可解释外源注意力即IEA模块，可解释时间注意力即ITA模块；局部放大器通过增强对外源因素引起的局部波动的位置感知，同时抑制噪声，来提取有效的局部增强信息，从而区分局部波动和噪声；可解释外源注意力在协变量维度上建立了外源因素与生产之间的因果关系，掌握外源因素对目标产量的影响；可解释时间注意力在时间维度上连接历史和未来的石油产量，以学习长期的生产行为，从而捕获长期的时间依赖性；（3）、采集真实的历史产量数据集，然后对可解释Transformer模型进行训练和测试，得到训练并优化好的可解释Transformer模型，最后采用训练并优化好的可解释Transformer模型来预测未来M时间步长下的石油产量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 一种可解释多步石油产量预测方法与系统
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