基于梯度增强与分位数递归网络的身管寿命预测方法及装置

本公开的实施例提供一种基于梯度增强与分位数递归网络的身管寿命预测方法及装置，该方法包括：采集身管全寿命周期的多源传感器数据，并进行预处理，形成标准化数据集；构建XGBoost模型，通过其对标准化数据集进行特征重要性分析，基于分析结果筛选关键特征，得到特征选择后的数据集，通过梯度提升和正则化方法对XGBoost模型进行优化训练；将特征选择后的数据集划分为训练集和测试集；结合分位数回归方法，基于分位数递归神经网络构建寿命预测模型，利用训练集对其进行训练，通过分叉序列训练优化模型参数，得到优化后的身管寿命预测模型；将测试集输入该模型，输出包含预测数值和置信区间的剩余使用寿命预测结果，并评估预测性能。