本发明属于机器学习，具体涉及一种热力管道寿命预测方法。
背景技术：
1、热力管道寿命是指热力管道在其设计使用条件下，能够正常运行且不发生重大故障的时间长度，随着热力管道的长期使用，管道材料会因高温、压力、腐蚀、疲劳等因素逐渐老化，导致其承载能力下降，最终可能引发管道泄漏或破裂等事故，带来严重的安全隐患和经济损失，对热力管道寿命进行准确预测具有重要意义，可以帮助提前发现潜在问题，及时进行维护或更换，避免重大事故的发生，并确保供热系统的稳定运行。
2、当前时间序列预测领域的方法主要包括传统的统计模型、机器学习模型，以及深度学习模型，尽管这些方法在时间依赖性和趋势建模上表现出一定优势，但这些方法通常仅从单一角度对数据进行处理，难以从多角度全面捕捉数据对管道寿命的深层影响，导致预测精度的下降和对复杂情况的适应性不足。
3、热力管道相关数据包含多种对管道寿命有重要影响的关键变量，对这些数据充分分析，通过多个角度捕获数据中隐含的多层次信息，同时根据各角度对目标变量的不同影响程度，动态地调整其重要性，能够有效捕捉数据对热力管道寿命的影响，增强模型在应对复杂情况时的预测精度和稳健性。
技术实现思路
1、本发明提供一种热力管道寿命预测方法，旨在利用门控循环单元gru对数据的时间依赖性进行建模，以更好地捕捉热力管道数据中的时间动态特征，其次，从多个角度捕获数据中隐含的多层次信息，结合自适应权重选择机制，动态调整各角度信息的重要性，从而提取出更具代表性和有效性的数据特征，在此基础上，通过混合计算策略获得数据的共享信息，以结合全局与局部特征，进一步提高模型的预测能力，最后，将所有数据特征进行加权融合，实现对热力管道寿命的准确预测。
2、本发明为实现上述目的所采用的技术方法，具体包括以下步骤：
3、s1、对热力管道相关数据进行收集，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，对采集到的数据预处理，为后续的热力管道寿命预测提供可靠的数据基础；
4、s2、利用前馈神经网络对预处理后的数据进行特征嵌入，将输入映射到高维特征空间；
5、s3、通过门控循环单元gru进一步捕获数据的时间依赖性，gru利用重置门和更新门机制，选择性地保留或遗忘来自长时间序列中的信息，确保模型能够处理长时间序列数据，同时保留与热力管道寿命预测相关的重要历史信息，以准确建模时间动态特征；
6、s4、构建自适应特征选择机制，首先利用多个前馈神经网络从不同角度捕获数据特征，随后利用自适应的权重动态地融合不同角度的特征数据，确保关键变量对管道寿命的影响得到充分建模；
7、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共性，以获得不同角度特征间的全局特征，使模型能够考虑全局与局部特征；
8、s6、将多种数据信息融合，综合考虑每种数据特征的重要性，生成最终唯一的特征表示，用于预测热力管道寿命；
9、s7、通过全连接神经网络进一步计算加权融合后的特征表示，生成热力管道寿命预测结果。
10、优选地，所述步骤s1中，对热力管道相关数据进行收集，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、周期负荷和土壤酸碱度数据，使用均值填充的方法补全数据集中缺失的值。
11、优选地，所述步骤s2中，给定第种数据的历史观测序列，其中为观测的时间步长，为第种数据第时刻的观测值，采用逐点标记的方法，通过前馈神经网络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：
12、;
13、式中为映射得到的高维向量表示，为可学习的权重参数矩阵，为relu激活函数，为数据的维度。
14、优选地，相比于传统的低维表示方式，高维表示能够捕捉到更多的隐含模式与结构信息，通过前馈神经网络将时间序列中的每个观测点映射为高维向量表示，有效增强了模型对序列数据的特征提取能力，采用relu激活函数还能够避免梯度消失问题，确保模型在深度学习过程中保持较高的训练效率。
15、优选地，所述步骤s3中，使用门控循环单元gru捕获高维向量在时间维度上的依赖性，建模时间动态特征，具体的计算过程如下:
16、;
17、;
18、;
19、;
20、式中为第时间步的重置门，为第时间步的更新门，为第时间步的候选隐状态，为第时间步的隐状态，、、、、、为权重参数，、、为偏置参数，为sigmoid函数，为哈达玛积。
21、优选地，通过引入门控循环单元gru通过重置门和更新门机制，动态调节隐状态的更新，避免了信息遗忘或过度累积的问题，能够有效处理热力管道寿命预测中长时间跨度的历史数据，其相比传统的循环神经网络，gru具有较少的参数量，训练效率更高，同时可以更好地处理长时间依赖性问题，增强对长期趋势和短期变化的捕捉能力，进而提高管道寿命预测的鲁棒性和准确性。
22、优选地，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，具体的计算过程如下:
23、;
24、式中为第种数据第时刻通过第个角度的特征捕捉前馈神经网络获得的特征表示，为用于捕捉第个角度特征的网络，为数据的维度，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:
25、;
26、;
27、式中为第种数据在第时刻各个角度的权重分布，为权重参数，为第种数据在第时刻第个角度的权重，为第种数据在第时刻多个角度最后融合后的表示。
28、优选地，利用前馈神经网络从多个角度提取数据的不同特征表示，能够充分捕捉每种数据中的多维度信息，然后通过动态计算每个角度的权重，将不同角度的特征进行加权融合，确保关键角度的特征在最终表示中得到更多的关注，该方法不仅增强了模型对复杂数据结构的理解能力，还能够自适应地选择和组合不同特征角度的信息，提高了模型在不同数据场景下的预测精度和稳健性。
29、优选地，所述步骤s5中，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共性，提取全局特征表示并将其与多角度融合后的特征表示相结合，得到最终的特征表示，具体的计算过程如下:
30、;
31、;
32、;
33、式中为第种数据在第时刻共享的全局特征表示，为前馈神经网络，为全局特征表示所占的权重，为权重参数，为第种数据在第时刻的最终特征表示。
34、优选地，通过混合计算模块有效捕捉数据中的全局特征，能够充分反映不同角度特征之间的共性信息，全局特征的引入为模型提供了一个宏观视角，有助于捕获上下文信息，此外，使用sigmoid函数动态调整全局特征的权重，确保模型可以根据数据自动分配全局特征的重要性，从而实现对全局特征和多角度特征的加权融合，提高模型在复杂场景下的预测精度和鲁棒性。
35、优选地，所述步骤s6中，首先对每种数据在所有时间点上的特征向量进行加权融合，得到每种数据的整体特征向量表示，接着，将所有数据类型的特征向量进行进一步的加权融合，得到用于热力管道寿命预测的最终特征向量，具体的计算过程如下:
36、;
37、;
38、式中为最终用于热力管道寿命预测的特征向量，为第种数据的时间序列数据,为第种数据第时刻的特征向量，为数据类型数量,为时间步长，为第种数据的时间序列数据权重，为第种数据第时刻的权重，为权重参数。
39、优选地，该步骤通过对时间维度上的特征向量进行加权融合，使模型能够捕捉时间序列中的重要时间点信息,通过softmax函数对时间维度进行归一化，模型可以动态调整每个时间点的贡献，从而突出关键时间点的数据特征，确保在关键时刻的信息对模型预测具有更大的影响力,有助于模型综合处理多源数据，提高热力管道寿命预测的准确性和鲁棒性。
40、优选地，所述步骤s7中，将通过全连接神经网络，计算得到最终热力管道寿命预测值：
41、;
42、式中为全连接神经网络，为最终的热力管道寿命预测值。
43、相对于现有技术，本发明的有益效果为：本发明通过门控循环单元gru有效捕捉时间维度上的动态信息，增强了模型对时间序列中长期依赖关系的建模能力，其次，通过从多个角度提取每个数据中的潜在信息，引入自适应权重选择机制，对不同角度的特征进行加权融合，从而自适应地突出重要信息，随后，通过混合计算模块进一步提取不同角度间的共享信息，增强模型对全局数据模式的认知能力，最后，模型将所有数据的特征进行融合，生成包含丰富上下文信息的特征向量，从而显著提高热力管道寿命预测的精度和鲁棒性。
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。
