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申请/专利权人：中国科学院工程热物理研究所
摘要：本发明公开了一种基于WOA‑LSTM的压气机失速预测方法、介质及程序产品，旨在通过融合WOA的全局搜索能力和LSTM的时序数据处理能力，提高轴流压气机失速现象的预测准确性。该方法在实施时主要包括收集低速均匀进气条件下压气机的原始运行数据以构建高质量数据集、利用WOA算法优化LSTM网络的初始化参数以最小化预测误差、使用优化后的参数训练LSTM网络、利用训练好的LSTM网络模型进行压气机失速预测并通过对比预测结果和实际观测值以评估模型在实际应用中的有效性和可靠性等步骤。本发明通过WOA算法优化LSTM网络模型，提高了压气机失速预测的准确性和实时性，并增强了模型对不同运行条件和环境变化的适应性，从而为航空发动机的安全运行提供了可靠的技术支持。
主权项：1.一种基于WOA-LSTM的压气机失速预测方法，其特征在于，所述方法在实施时至少包括如下步骤：SS1.收集低速均匀进气条件下压气机的原始运行数据，并对所收集的原始运行数据进行预处理以构建用于模型训练的高质量数据集；SS2.利用WOA算法对LSTM网络的初始化参数进行优化，以至少确定LSTM网络中的最优学习率和隐藏层单元数，使得基于所确定初始化参数构建的LSTM网络能够最小化对压气机失速现象的预测误差；SS3.使用步骤SS2中优化得到的参数初始化LSTM网络，并基于步骤SS1构建的高质量数据集对所初始化的LSTM网络进行训练，使得所训练的LSTM网络能够有效捕捉时间序列数据中的模式和长期依赖关系，逐步提高对压气机失速现象的预测能力；SS4.利用步骤SS3所训练的LSTM网络对压气机的失速现象进行预测，并将所预测的结果与实际观测值进行对比，以全面评估所训练模型在实际应用场景中的有效性和可靠性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院工程热物理研究所 一种基于WOA-LSTM的压气机失速预测方法、介质及程序产品
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