本工具是一款专业的 基于GWO-LSTM-MLP组合神经网络的干热岩裂隙渗流出口温度预测研究工具, 支持 干热岩能源开发 地质工程 能源研究 等领域的温度预测分析。 通过智能算法分析地质参数,自动生成准确的 干热岩裂隙渗流出口温度预测结果, 显著提升您的 干热岩能源开发研究效率。
使用GWO-LSTM-MLP组合神经网络方法,结合灰狼优化算法和深度学习技术,提高预测精度。
综合考虑岩石初始温度、注入水温度、注入流速、运行时间和裂隙系统参数对出口温度的影响。
基于GWO-LSTM-MLP组合神经网络的方法具有较高的预测精度,能够满足工程应用需求。
需要输入岩石初始温度、注入水温度、注入流速、运行时间和裂隙系统参数等关键信息。