基于EMD-LSTM的集輸立管內(nèi)穩(wěn)態(tài)及瞬態(tài)工況預(yù)測(cè)

摘要： 針對(duì)離岸油氣管道流動(dòng)參數(shù)時(shí)間序列及流型轉(zhuǎn)變的預(yù)測(cè)，建立基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)和長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)組合模型，運(yùn)用貝葉斯理論對(duì)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。相比于單獨(dú)使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林算法和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文提出的EMD-LSTM組合預(yù)測(cè)模型可以更好地追蹤立管壓差和幅值的演變趨勢(shì)，大幅度提高預(yù)測(cè)精度，對(duì)流動(dòng)原始信號(hào)及其統(tǒng)計(jì)量時(shí)間序列均適用。 （共8頁(yè)）