基于LSTM模型的离心叶轮泵寿命预测方法

本发明提供一种基于LSTM模型的离心叶轮泵寿命预测方法，其包括：采集离心叶轮泵运行数据并构建样本数据集；针对样本数据集进行预处理；构建长短时记忆网络模型；训练长短时记忆网络模型并测试，获得训练好的长短时记忆网络模型；基于训练好的长短时记忆网络模型，预测离心叶轮泵的寿命。本发明通过构建长短时记忆网络模型进行模型训练和离心叶轮泵寿命预测，能够通过数据驱动自动提取特征，处理复杂的非线性时序数据，无需依赖复杂的物理建模流程，具有更高的准确性、灵活性和鲁棒性，实用性更强。