Page 56 - 2023年第54卷第7期
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图 ８ 灌浆参数预测结果
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个压力数据进行输 入，２４个 流量 数据 进行输 出，计 算得 到 ＲＭＳＥ，Ｒ，ＭＡＥ，ＭＡＰＥ分别 为 ７．２９０，
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－ ０．０３５ ，５．５０５，１５．００６。相 比 仅 通 过 流 量 预 测 流 量 结 果 （ＲＭＳＥ＝７．０３７ ，Ｒ ＝０．０３６ ， ＭＡＥ＝５．３４３ ，
ＭＡＰＥ ＝ １４．２３２ ）在算法精度方面没有明显提升。同时比较了灌浆压力的时序预测结果，参数设定与流
量多头注意力 Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ算法一样，选取 ９６个压力数据进行输入，２４个压力数据进行输出，计算结
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果如图 １０所示，计算精度为 ＲＭＳＥ ＝ ０．２９４ ，Ｒ ＝－ ０．８１４ ，ＭＡＥ ＝ ０．２３２ ，ＭＡＰＥ ＝ １５．６７５ 。选取 ９６个流
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量数据和 ９６个压力数据进行输入，２４个压力数据进行输出，计算精度为 ＲＭＳＥ ＝ ０．３０７ ，Ｒ ＝－ ０．９６７ ，
ＭＡＥ ＝ ０．２４１ ，ＭＡＰＥ ＝ １６．３７０ ，相比通过灌浆压力进行时序预测该耦合方式并没有提高预测精度。
图 ９ 灌浆压力监测数据 图 １０ 灌浆压力预测结果
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