一种基于图表示学习模型的油品输送管道混油段预测方法

本发明涉及成品油运输的混油计量技术领域，公开了一种基于图表示学习模型的油品输送管道混油段预测方法，该方法包括：采集混油数据集，进行离群值处理、特征变换处理、特征选取；从处理后的混油数据集选取数据作为训练集，构建训练图，并训练图表示学习预测模型；选取最优图表示学习预测模型；从处理后的混油数据集独立选取测试数据构建预测图，将预测图输入到训练好的最优图表示学习预测模型中，得到混油长度预测结果，本发明通过对混油数据集进行离群值预处理，采用图表示学习预测模型改进多产品管道中混油段长度的预测，利用该模型学习样本之间的依赖关系，有效处理了样本间的固有依赖关系，最终得到混油长度预测结果，有效提高预测精度。