一种热力管道寿命预测方法与流程

1.一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，所述步骤s2，输入所有类型的数据，以第种数据为例，其时间步长的历史观测序列，为第种数据第时刻的观测值，通过前馈神经网络，采用逐点标记的方法，将每个时间点的观测值转换为模型可以处理的高维向量，具体的计算过程如下：

3.根据权利要求2所述的一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，所述步骤s3，利用门控循环单元gru的捕获高维向量在时间维度上的依赖性，建模时间动态特征，首先利用重置门和更新门，以选择性地保留或遗忘来自长时间序列中的信息，具体的计算过程如下:

4.根据权利要求3所述的一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，所述步骤s4，首先构建个角度的特征捕捉前馈神经网络，以获得每种数据在不同角度下的特征表示，随后计算每个角度的权重，动态融合不同角度的特征表示，具体的计算过程如下:

5.根据权利要求4所述的一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，所述步骤s5，构建混合计算模块，用于捕捉上下文信息并处理不同角度特征之间的全局特征表示，并将其与不同角度融合后的特征表示进行动态加权融合，得到本函全局和局部特征的表示，具体的计算过程如下:

6.根据权利要求5所述的一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，所述步骤s6，首先将所有数据的时间序列数据的所有最终特征表示加权融合，得到每种数据的整体特征向量表示，接着，将所有数据的整体特征向量表示进一步融合，得到综合的特征表示，具体的计算过程如下:

7.根据权利要求1所述的一种热力管道寿命预测方法，其特征在于，针对热力管道寿命预测问题，收集热力管道相关数据，包括温度、湿度、压力、管道内表面腐蚀程度、管道外表面腐蚀程度、管道材质、运行时长、周期负荷、土壤酸碱度，在处理缺失数据时，采用前后5天的数据进行均值填充，若在边界条件下前后不足5天的数据，则使用可用天数的均值进行填充，接着将处理后的数据集划分训练集和验证集，作为模型学习和进行热力管道寿命预测的依据。