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。
技术关键词
热力管道
前馈神经网络
寿命预测方法
门控循环单元
数据
特征选择机制
特征加权融合
序列
参数
动态
负荷
标记
周期
模块
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