摘要
本发明提出一种基于机器学习的地热有利区域预测方法，涉及地热有利区域预测领域。本发明提出的地热有利区域预测流程包括构建地热有利区域预测数据集，采用动态时间窗归一化方法自动调整时间窗口大小对时间序列数据进行归一化，使用自适应傅里叶卷积模块融合时间序列数据的时间和空间特征，随后通过线性变换对特征进行高维嵌入并利用自适应滤波器去噪，将特征序列进行非线性降维，利用逆动态时间窗归一化方法恢复到原始数据尺度，最后将所有恢复后的特征数据拼接为最终的预测向量，输入全连接神经网络计算得出地热有利区域预测值，该方法能够提升对非平稳性数据的适应性并融合时间和空间特征，提高预测准确性。
