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Energy基于自关注机制的CNN-LSTM模型的油井产量预测

为了克服目前油井产量预测研究中的不足,我们提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)神经网络和自我注意机制(SA)的组合模型(CNN-LSTM-SA)。CNN-LST’M-SA模型由五个部分组成:输入层、CNN模块、LS’T’M层、自我关注层和输出层。在该模型中,CNN用于提取输入数据的时空特征,LSTM用于提取相关信息,SA用于捕获内部相关性。与传统的机器学习方法相比,如线性回归(LR)支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、XGBoost和反向传播(BP)神经网络;以及LSTM、LST'M-SA和CNN-LSTM等深度学习方法,CNN-LSTM-SA模型可以更全面地提取油井生产数据中隐藏的时空特征。它能够更精确地挖掘油井生产数据中的内部相关性,从而提高油井生产预测的准确性。更具体地说,在现有的方法中,CNN-LSTM-SA模型在适应油井生产的基本趋势和预测油井生产的具体值方面表现最佳。卷积神经网络、长短期记忆、自我注意机制、油井生产、预测

  • 2025-02-05
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中服云产品远程运维系统-产品介绍(24.11折页)

中服云产品远程运维系统主要针对设备售后市场服务的管理。利用工业物联网技术,一方面面向设备生产厂商,将分散的经销商、客户、销售出去的设备统一管理;另一方面面向设备使用厂家,实现设备实时运行监控。 系统充分利用物联网、大数据、人工智能等技术,实现设备数据实时采集、汇聚、分析,故障实时上报、动态预测预警、设备台账管理、设备地理分布、运维工单快速生成,配合移动端进行工单派发、执行、反馈等形成闭环管理,全面提升设备厂商企业服务质量,提高企业与客户的粘性。

  • 2024-11-04
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数字经济系列:国产替代和工业 4.0 的抢滩登陆

随着工业进入 4.0 智能化时代、物联网助力实现智慧生活,数字经济在国民经济中的地位更加稳固、支撑作用更加明显。根据中国信息通信研究院,我国数字经济规模正处于高速增长期,2020 年占 GDP 比重已接近 40%,并且正在持续渗透农业、工业、服务业的众多环节。

  • 2023-01-16
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5G SSB与CSI-RS双波束协同优化方法 与实践

5G网络商用至今已经接近一年,目前电信5G用户数量已经超过 20 万,建设基站数量已经接近4000个。但由于5G网络的采用全新的信道结构,各个设备厂家以及全球主流运营商对5G网络的评估和优化仍然处于摸索过程当中,目前仍然沿用之前2/3/4G的方式仅采用SSB参考信号作为网络覆盖的评估依据,没有考虑CSI-RS信道质量对网络覆盖和用户感知的影响。在很多场景下,由于SSB波束与CSI-RS 波束的差异,虽然SSB信道覆盖已经调整到了最优,但用户难以获得最佳的感知速率。

  • 2021-12-24
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基于粒子群算法的永磁同步电机模型预测控制权重系数设计_李家祥

针对模型预测控制算法(MPC)在处理多目标多约束条件时权重系数设计问题,该文提出一种基于混沌变异的动态重组多种群粒子群算法(CDMSPSO)实现权重系数自整定。通过分析模型预测转矩控制(MPTC)代价函数,以两相旋转坐标系下电流误差方均根为参考,将降低转矩脉动和减小电流总谐波畸变(THD)作为主要控制目标,设计粒子群算法中粒子的目标函数。采用CDMSPSO算法,将整个种群划分为多个小的子粒子群,并以一定重组周期将粒子进行随机重组,然后随机选择一个子粒子群,以其中任一粒子为基础迭代生成混沌序列,并将新的混沌序列替代选择的子粒子群,实现粒子的混沌变异。仿真和实验结果验证了该方法能较好地解决权重系数整定问题,且稳态性能优异。

  • 2021-04-21
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智算中心液冷架构探讨

用于人工智能训练和推理的服务器所使用的加速器和处理器具有很高的热设计功耗 (TDP)1。考虑到散热器尺寸、服务器气流和能效等因素,通过风冷方式对这些芯片 进行冷却变得越来越不切实际,因此不得不转而采用液冷进行冷却。液冷服务器具有诸 多优势,包括能够提升加速器的可靠性和性能、提高能效、减少用水量和降低噪音。2

  • 2025-07-04
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5G智慧城市安全需求与架构白皮书

2020年5月12日,IMT-2020(5G)推进组安全工作组发布了《5G智慧城市安全需求与架构白皮书》,白皮书聚焦5G智慧城市的安全需求、安全参考架构及安全解决方案建议,旨在为垂直行业开展5G应用提供安全指引和最佳实践参考。该白皮书由中国移动通信集团有限公司、中国信息通信研究院安全研究所、国家信息中心、华为技术有限公司、中国信息通信科技集团有限公司、中兴通讯股份有限公司、兴唐通信科技有限公司、中国商飞上海飞机制造有限公司等单位共同编制。

  • 2021-03-29
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大数据分析与情报分析关系辨析-李广建

大数据与情报分析的深入辩解,通过大数据深入探讨情报的前景与应用

  • 2021-06-15
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