公开(公告)号：CN115879638B

公开(公告)日：2023-06-09

申请号：CN202211721961.2

申请日：2022-12-30

Applicant: 东北石油大学

Inventor： 成庆林 ,  王雪 ,  刘鹤皋 ,  孙巍 ,  李彦廷 ,  王志华

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及的是一种油田接转站系统碳排放预测方法，它包括：获取油田接转站系统历史碳排放总数据；对数据进行预处理，处理掉无效数据；对数据进行特征值分析，绘制特征变量相关性热图，筛选出影响特征变量，得到选取特征后的数据集；建立基于决策树的碳排放预测模型并训练；将遗传算法结合网格搜索全局寻优找到的最优结果，传回到基于决策树的碳排放预测模型中，得到最优的基于遗传算法优化的决策树碳排放预测模型并训练；利用基于遗传算法优化的决策树碳排放预测模型进行油田接转站系统碳排放预测。本发明利用遗传算法全局搜索寻优，弥补传统决策树网络局部搜索寻优，实现碳排放预测精度高，时间短，效率高。

公开(公告)号：CN115879638A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211721961.2

申请日：2022-12-30

Applicant: 东北石油大学

Inventor： 成庆林 ,  王雪 ,  刘鹤皋 ,  孙巍 ,  李彦廷 ,  王志华

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及的是一种油田接转站系统碳排放预测方法，它包括：获取油田接转站系统历史碳排放总数据；对数据进行预处理，处理掉无效数据；对数据进行特征值分析，绘制特征变量相关性热图，筛选出影响特征变量，得到选取特征后的数据集；建立基于决策树的碳排放预测模型并训练；将遗传算法结合网格搜索全局寻优找到的最优结果，传回到基于决策树的碳排放预测模型中，得到最优的基于遗传算法优化的决策树碳排放预测模型并训练；利用基于遗传算法优化的决策树碳排放预测模型进行油田接转站系统碳排放预测。本发明利用遗传算法全局搜索寻优，弥补传统决策树网络局部搜索寻优，实现碳排放预测精度高，时间短，效率高。

公开(公告)号：CN118863260A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410923703.5

申请日：2024-07-10

Applicant: 东北石油大学

Inventor： 成庆林 ,  王雪 ,  刘鹤皋 ,  李彦廷 ,  王爽 ,  戚亚明

IPC: G06Q10/063 ,  G06F18/243 ,  G06N5/01 ,  G06N3/126 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及的是基于改进遗传算法‑决策树原油外输系统碳排放预测方法，它包括：采集历史碳排放总数据；对收集到的数据进行预处理；对数据进行特征提取，并进行特征变量相关性分析；进行K折交叉验证划分数据集；切比雪夫映射初始化种群；生成初始化分裂次数、叶子节点数和根节点数，对初始值进行编码；建立适应度函数；对种群中的每个个体计算适应度值；根据适应度值，从种群中选择表现最好的个体作为精英个体，进入下一代；将新个体与精英个体结合，形成新一代的种群；迭代优化，解码获得最佳分裂次数、叶子节点数和根节点数，得到基于改进遗传算法‑决策树碳排放预测模型，实现碳排放的预测。本发明提高了原油外输系统碳排放预测精度与速度。