基于CNN-BiLSTM的油田注水流量預(yù)測(cè)

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摘要：針對(duì)深度學(xué)習(xí)中的RNN（Recurrent Neural Networks）常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)，但其存在難以對(duì)歷史序列進(jìn)行特征提取、以及無(wú)法突出關(guān)鍵信息的影響且時(shí)間序列過長(zhǎng)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(cè)方法。（剩余6074字）