基于CNN-BiLSTM的油田注水流量预测

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摘要：针对深度学习中的RNN（Recurrent Neural Networks）常用于时间序列预测，但其存在难以对历史序列进行特征提取、以及无法突出关键信息的影响且时间序列过长时早期信息易丢失等问题，提出一种基于双重注意力机制CNN（Convolutional Neural Networks） -BiLSTM（Bi-directional Long Short-Term Memory）的油田注水流量预测方法。（剩余6074字）

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