文献类型：期刊文章

作　　者：李阳[1] 杜睿山[2] 程永昌[2]

LI Yang;DU Rui-shan;CHENG Yong-chang(School of Mathematics and Statistics,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China;School of Computer and Information Technology,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)

机构地区：[1]东北石油大学数学与统计学院,黑龙江大庆163318 [2]东北石油大学计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318

出　　处：《数学的实践与认识》

基　　金：东北石油大学引导性创新基金(2020YDL-04)。

年　　份：2022

卷　　号：52

期　　号：6

起止页码：40-48

语　　种：中文

收录情况：RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、普通刊

摘　　要：针对现阶段油田产量预测中所出现的一些预测效果不理想的问题,开展了对全国原油产量的时序预测研究.针对全国原油2011-2020年产量所呈现出来的特点,采用一种基于时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)结合长短期记忆网络(LSTM)组合模型的预测方法.首先,运用时间序列ARIMA模型的建模思想,对全国原油产量进行初步预测,再通过LSTM训练拟合残差并进行预测.最后将LSTM的预测结果补偿到初步预测结果中,得到组合预测值.组合模型预测结果显示,预测结果比较可靠,对预估原油产量具有一定的参考价值.

关 键 词：原油 ARIMA LSTM  残差 时序预测  

分 类 号：TP183] F426.22]