【摘 要】
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论文对比了多元回归分析(MRA)、长短期记忆法(LSTM)、滑动平均自回归模型(ARIMA)三种算法的应用效果来预测石油产量,应用于国内某水驱从2000年2月份到2018年12月份的月产量数
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论文对比了多元回归分析(MRA)、长短期记忆法(LSTM)、滑动平均自回归模型(ARIMA)三种算法的应用效果来预测石油产量,应用于国内某水驱从2000年2月份到2018年12月份的月产量数据。实例分析表明:1.回归滑动平均模型表现最好,其次为多元线性回归,最后为长短期记忆法模型。2.LSTM模型适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件,对产量预测问题不适用。3.ARIMA模型对短期时间预测结果很好,ARIMA模型对于按时间顺序排列的,随时间变化的数据序列有很好的适用性。因此,论文得出当使用
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