一种基于长短期记忆网络的芯片故障预测方法

本发明公开了一种基于长短期记忆网络的芯片故障预测方法，包括如下步骤：S1、采集芯片运行数据；S2、对数据进行去噪、填补、归一化与标准化处理；S3、构建包含图卷积与LSTM结构的时序图卷积网络模型；S4、利用贝叶斯优化算法对共享特征层参数进行全局优化；S5、基于优化结果对LSTM层进行微调训练，提升预测精度；S6、将实时数据输入优化模型，生成故障预测结果；S7、根据预测结果生成包含风险等级与建议的报告；S8、部署模型并动态更新预测，支持芯片运行状态的持续监测与智能预警。本发明实现了芯片故障的精准预测与实时预警，提升了系统运行的稳定性与维护效率。