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摘要：本发明提出一种热力管道寿命预测方法，涉及机器学习领域。本发明提出的热力管道寿命预测流程包括构建热力管道相关数据集，通过门控循环单元GRU捕获数据的时间动态特征，随后通过自适应特征选择机制捕获不同角度的数据特征，混合计算模块捕获数据的全局特征，以充分利用数据中与热力管道寿命相关的关键信息，将所有特征加权融合获得综合信息特征表示后，利用全连接神经网络计算得到热力管道寿命的预测结果，有效增强了模型预测的准确性。
主权项：1.一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对热力管道相关数据进行收集，包括9种类型的数据：温度、湿度、压力、管道内表面腐蚀程度、管道外表面腐蚀程度、管道材质、运行时长、周期负荷、土壤酸碱度，对采集到的数据预处理，为后续的热力管道寿命预测提供可靠的数据基础；S2、利用前馈神经网络，通过逐点标记的方式，对预处理后的数据进行特征嵌入，将所有数据的观测值映射到高维特征空间；S3、通过门控循环单元GRU对长时间序列数据进行处理，GRU利用重置门和更新门机制，选择性地保留或遗忘来自长时间序列中的信息，保留与热力管道寿命预测相关的重要历史信息，以准确建模时间动态特征；S4、构建自适应特征选择机制，使用多个前馈神经网络捕获数据不同角度的特征，随后学习每个角度的权重以融合不同角度的数据特征，确保关键变量对管道寿命的影响得到充分建模；S5、构建混合计算模块，使用1个前馈神经网络捕捉不同角度特征之间的共性，以获得不同角度特征间的全局特征，将加权后全局特征与融合不同角度的数据特征相加，使模型能够同时考虑全局与局部特征；S6、将多种数据信息融合，综合考虑每种数据特征的重要性，生成最终唯一的特征表示，用于预测热力管道寿命；S7、通过全连接神经网络进一步计算加权融合后的特征表示，并生成热力管道寿命预测结果。
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百度查询： 山东和光智慧能源科技有限公司 一种热力管道寿命预测方法
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