公开(公告)号：CN116306200A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211100540.8

申请日：2022-09-09

Applicant: 中国石油大学(北京)

Inventor： 王玮 ,  焦玉博 ,  王俞

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F30/17 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06F119/14 ,  G06F119/08 ,  G06F113/14 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开了一种混输管道蜡沉积总量预测方法、系统、设备及介质，构建基于长短时记忆神经网络的加剂多相混输管道蜡沉积总量预测模型；基于获取的数据集，采用基于Sine混沌映射并引用Sine混沌扰动及高斯变异的改进麻雀搜索优化算法对预测模型的超参数进行优化，并基于优化后的超参数确定最优预测模型，对当前工况下的蜡沉积总量进行预测。本发明采用改进后的麻雀搜索优化算法来优化长短时神经网络，并将其引用于加剂(多相)混输管道蜡沉积总量预测。本发明可以广泛应用于油气储运工程技术领域。