基于LSTM-RF的深海采矿提升系统故障预测方法

本发明提供一种基于LSTM‑RF的深海采矿提升系统故障预测方法，包括以下步骤：步骤1、获取时间序列数据的时域特征的差值；步骤2、训练RF模型；步骤3、实时训练LSTM模型及实时预测运动位移；步骤4、实时预测故障；步骤5、重新实时训练LSTM模型、重新实时预测运动位移及重新实时预测故障。本发明结合LSTM模型和RF模型能够实时准确预测在动态海况甚至是极端海况或发生突发情况时深海采矿提升系统的提升管道是否发生故障，进而实时预测深海采矿提升系统是否发生故障。