基于CNN-BiLSTM的油田注水流量預(yù)測

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摘要：針對深度學(xué)習(xí)中的RNN（Recurrent Neural Networks）常用于時(shí)間序列預(yù)測，但其存在難以對歷史序列進(jìn)行特征提取、以及無法突出關(guān)鍵信息的影響且時(shí)間序列過長時(shí)早期信息易丟失等問題，提出一種基于雙重注意力機(jī)制CNN（Convolutional Neural Networks） -BiLSTM（Bi-directional Long Short-Term Memory）的油田注水流量預(yù)測方法。（剩余6074字）