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本发明提供一种基于时间和空间双重维度的历史拟合预测方法,样本的输入数据为渗透率场图像与相对渗透率向量,输出数据为多个时间步的饱和度场图像与压力场图像,将样本库以3:1的比例划分训练集与测试集;构建基于深度卷积编码器解码器神经网络的代理模型,考虑时间与空间双重维度,捕获输入数据与输出数据之间复杂的非线性映射关系;在训练集中训练构建的神经网络模型;在测试样本集中使用均方根误差RMSE和决定系数R2评估训练好的代理模型的性能;通过在神经网络模型的损失函数上对井点处加约束的方法优化上述代理模型,进而使用
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114462262 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202111486219.3 G06N 3/08 (2006.01)
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