摘" 要：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力。針對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)運(yùn)行安全問(wèn)題，研究采用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型，結(jié)合燃?xì)鈮毫?、流量、溫度等多維傳感數(shù)據(jù)，構(gòu)建一套燃?xì)馕锫?lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)某市燃?xì)夤芫W(wǎng)3年運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，建立一個(gè)具有90.5%預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠有效識(shí)別管網(wǎng)泄漏、壓力異常等潛在風(fēng)險(xiǎn)，提前4～6 h發(fā)出預(yù)警信號(hào)，為燃?xì)馄髽I(yè)安全管理提供有力的技術(shù)支持。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；物聯(lián)網(wǎng)；燃?xì)夤芫W(wǎng)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)；LSTM

中圖分類號(hào)：TP391" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2095-2945（2025）06-0061-04

Abstract： Deep learning technology has shown great potential in the field of Internet of Things data analysis. In response to the operational safety of the gas pipeline network， the research uses the Long Short-Term Memory Network （LSTM） model to combine multi-dimensional sensing data such as gas pressure， flow rate， and temperature to build a gas IoT risk prediction system. By analyzing the three-year operation data of a city's gas pipeline network， a risk assessment model with a prediction accuracy of 90.5% is established. Experimental results show that the model can effectively identify potential risks such as pipe network leaks and abnormal pressure， issue early warning signals 4-6 hours in advance， and provide strong technical support for the safety management of gas companies.

Keywords： deep learning; Internet of Things; gas pipeline network; risk prediction; LSTM

燃?xì)夤芫W(wǎng)作為城市重要的能源供應(yīng)設(shè)施，其安全運(yùn)行直接關(guān)系到千家萬(wàn)戶的生命財(cái)產(chǎn)安全。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，大量傳感設(shè)備的部署使得管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出規(guī)模大、維度多、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的特點(diǎn)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法難以充分挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，而深度學(xué)習(xí)憑借其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力，為燃?xì)馕锫?lián)網(wǎng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)提供了新的研究方向和技術(shù)手段。

1" 燃?xì)馕锫?lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1" 系統(tǒng)總體架構(gòu)

燃?xì)馕锫?lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)采用分層設(shè)計(jì)架構(gòu)，包含數(shù)據(jù)層、計(jì)算層和應(yīng)用層3個(gè)核心部分。數(shù)據(jù)層負(fù)責(zé)采集管網(wǎng)壓力、流量、溫度等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過(guò)部署在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的傳感器網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至中央服務(wù)器。計(jì)算層基于Hadoop分布式計(jì)算框架，結(jié)合Storm實(shí)時(shí)流處理引擎，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行并行處理和分析[1]。應(yīng)用層通過(guò)Web服務(wù)接口向用戶提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、數(shù)據(jù)可視化和決策支持功能。系統(tǒng)采用微服務(wù)架構(gòu)設(shè)計(jì)，各功能模塊松耦合、獨(dú)立部署，提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和維護(hù)性。數(shù)據(jù)安全方面，采用區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)的可靠性，建立了完整的數(shù)據(jù)加密和訪問(wèn)控制機(jī)制。系統(tǒng)間通信采用消息隊(duì)列機(jī)制，選用RabbitMQ作為消息中間件，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院蛯?shí)時(shí)性。計(jì)算資源調(diào)度采用Kubernetes容器編排平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的彈性伸縮和故障自愈。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用混合架構(gòu)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)使用Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)，歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式數(shù)據(jù)庫(kù)集群中。系統(tǒng)監(jiān)控采用Prometheus+Grafana方案，實(shí)現(xiàn)全方位的性能監(jiān)控和故障診斷。

1.2" 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

數(shù)據(jù)采集模塊采用分布式數(shù)據(jù)采集方案，在管網(wǎng)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)布設(shè)智能傳感器陣列。傳感器采樣頻率可根據(jù)監(jiān)測(cè)需求動(dòng)態(tài)調(diào)整，通常設(shè)置為每5 min一次。管網(wǎng)壓力傳感器精度達(dá)到0.1 MPa，溫度傳感器精度為0.1 ℃，流量計(jì)精度控制在1%以內(nèi)[2]。數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)采用工業(yè)級(jí)計(jì)算設(shè)備，支持防爆、防水等特殊環(huán)境需求，工作溫度范圍-40～85 ℃。數(shù)據(jù)預(yù)處理采用多階段處理策略，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值檢測(cè)和特征提取3個(gè)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)清洗通過(guò)移動(dòng)平均濾波算法消除噪聲干擾，濾波函數(shù)定義為

式中：y（n）為濾波后的數(shù)據(jù)；x（n）為原始數(shù)據(jù)；N為濾波窗口大小。異常值檢測(cè)采用改進(jìn)的3σ準(zhǔn)則，結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分布特征識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。特征提取階段計(jì)算時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特征和頻域特征，構(gòu)建多維特征向量。數(shù)據(jù)壓縮采用分段線性編碼算法，壓縮比可達(dá)到10∶1，同時(shí)保證重建誤差小于0.5%。

1.3" 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制設(shè)計(jì)

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制基于多層級(jí)閾值模型設(shè)計(jì)，將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為4個(gè)層次：正常、關(guān)注、警告和危險(xiǎn)。系統(tǒng)實(shí)時(shí)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)R來(lái)評(píng)估當(dāng)前狀態(tài)為

式中：wi為各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重；fi為歸一化后的指標(biāo)值。權(quán)重系數(shù)通過(guò)層次分析法確定，綜合考慮各指標(biāo)的重要性和相關(guān)性。預(yù)警規(guī)則采用模糊推理方法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建決策規(guī)則庫(kù)。規(guī)則庫(kù)包含管網(wǎng)壓力波動(dòng)、流量異常、溫度變化等多個(gè)維度的判斷標(biāo)準(zhǔn)。系統(tǒng)采用動(dòng)態(tài)閾值技術(shù)，根據(jù)時(shí)間序列的季節(jié)性和周期性特征，自適應(yīng)調(diào)整預(yù)警閾值。預(yù)警信息通過(guò)短信、郵件、移動(dòng)App等多個(gè)渠道推送，確保管理人員能及時(shí)獲取風(fēng)險(xiǎn)信息。預(yù)警機(jī)制具備自學(xué)習(xí)能力，通過(guò)反饋機(jī)制不斷優(yōu)化預(yù)警參數(shù)，提高預(yù)警準(zhǔn)確性。對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，系統(tǒng)自動(dòng)生成應(yīng)急處置建議，輔助決策人員快速響應(yīng)。

1.4" 系統(tǒng)性能指標(biāo)

系統(tǒng)性能評(píng)估采用定量和定性相結(jié)合的方法，重點(diǎn)關(guān)注響應(yīng)時(shí)間、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、系統(tǒng)可靠性等核心指標(biāo)。響應(yīng)時(shí)間方面，數(shù)據(jù)采集到預(yù)警輸出的端到端延遲控制在2 s以內(nèi)，滿足實(shí)時(shí)監(jiān)控要求[3]。數(shù)據(jù)處理吞吐量達(dá)到每秒1 000條記錄，單節(jié)點(diǎn)并發(fā)連接數(shù)支持10 000個(gè)連接以上。系統(tǒng)采用雙機(jī)熱備份架構(gòu)，關(guān)鍵組件實(shí)現(xiàn)冗余設(shè)計(jì)，確保系統(tǒng)7×24 h穩(wěn)定運(yùn)行。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率通過(guò)混淆矩陣評(píng)估，對(duì)于高風(fēng)險(xiǎn)事件的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上，誤報(bào)率控制在5%以下。系統(tǒng)可靠性采用平均無(wú)故障工作時(shí)間（MTBF）衡量，實(shí)際運(yùn)行中MTBF超過(guò)5 000 h。平均故障恢復(fù)時(shí)間（MTTR）小于30 min，年度運(yùn)行可用性達(dá)到99.99%。在資源占用方面，單節(jié)點(diǎn)CPU利用率峰值控制在70%以下，內(nèi)存使用率不超過(guò)80%，磁盤IO等待時(shí)間平均小于5 ms。系統(tǒng)具備良好的可擴(kuò)展性，支持橫向擴(kuò)展到100個(gè)節(jié)點(diǎn)以上。

2" 基于深度學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型

2.1" 問(wèn)題形式化定義

燃?xì)夤芫W(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)問(wèn)題可構(gòu)建為多維時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)。預(yù)測(cè)對(duì)象為管網(wǎng)系統(tǒng)的安全狀態(tài)，輸入數(shù)據(jù)包括歷史觀測(cè)序列中的壓力、流量、溫度等多維物理量。觀測(cè)時(shí)間窗口設(shè)置為168 h，采樣間隔為5 min，構(gòu)成了2 016個(gè)時(shí)間步的連續(xù)觀測(cè)序列。每個(gè)時(shí)間步包含15個(gè)基礎(chǔ)物理量和35個(gè)派生特征，形成50維特征空間。預(yù)測(cè)目標(biāo)被離散化為4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)：正常運(yùn)行、輕度風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)和嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。模型以滑動(dòng)時(shí)間窗口方式進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)提前量可配置為1～24 h。風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)判定標(biāo)準(zhǔn)基于行業(yè)規(guī)范和專家經(jīng)驗(yàn)設(shè)定，結(jié)合壓力波動(dòng)幅度、流量變化率等關(guān)鍵指標(biāo)綜合確定。對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)樣本采用加權(quán)處理機(jī)制，提升預(yù)警敏感度。該問(wèn)題定義方式將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)轉(zhuǎn)化為可量化的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，為深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)提供了明確的優(yōu)化目標(biāo)。

2.2" LSTM模型設(shè)計(jì)

模型采用改進(jìn)的LSTM網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)引入注意力機(jī)制增強(qiáng)對(duì)關(guān)鍵時(shí)序特征的捕獲能力。LSTM單元的核心計(jì)算過(guò)程可表示為

式中：ft、it、ot分別為遺忘門、輸入門和輸出門的激活值；ct為單元狀態(tài)；ht為隱藏狀態(tài)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用雙向LSTM設(shè)計(jì)，更好地利用上下文信息。模型堆疊了3層LSTM層，中間添加Dropout層防止過(guò)擬合。在最后一層LSTM輸出上疊加自注意力層，計(jì)算不同時(shí)間步的權(quán)重系數(shù)。全連接層采用殘差連接設(shè)計(jì)，緩解梯度消失問(wèn)題。輸出層使用Softmax函數(shù)，將模型輸出映射到風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的概率分布。

2.3" 特征工程與參數(shù)優(yōu)化

特征工程采用多尺度特征提取策略，構(gòu)建時(shí)間、頻率和統(tǒng)計(jì)3個(gè)維度的特征體系。時(shí)間域特征包括基礎(chǔ)物理量的一階差分和二階差分，捕捉變化趨勢(shì)和加速度特征；頻率域特征通過(guò)快速傅里葉變換提取頻譜特征，識(shí)別周期性波動(dòng)模式；統(tǒng)計(jì)特征包括滑動(dòng)窗口內(nèi)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度和峰度等統(tǒng)計(jì)量，刻畫(huà)數(shù)據(jù)分布特征[4]。通過(guò)分析特征之間的相關(guān)性，剔除冗余特征，最終保留156個(gè)有效特征。參數(shù)優(yōu)化采用貝葉斯優(yōu)化方法，對(duì)模型的超參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)調(diào)優(yōu)。優(yōu)化參數(shù)包括LSTM層數(shù)（1～5層）、隱藏單元數(shù)（64～512個(gè)）、學(xué)習(xí)率（0.000 1～0.01）、Dropout比率（0.1～0.5）等。優(yōu)化目標(biāo)設(shè)定為驗(yàn)證集上的加權(quán)F1分?jǐn)?shù)，權(quán)重系數(shù)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)遞增配置。優(yōu)化過(guò)程采用高斯過(guò)程代理模型，在探索與利用之間取得平衡。通過(guò)500輪迭代優(yōu)化，得到最優(yōu)參數(shù)組合：3層LSTM結(jié)構(gòu)，256個(gè)隱藏單元，學(xué)習(xí)率0.001，Dropout比率0.3。該參數(shù)配置在驗(yàn)證集上，實(shí)現(xiàn)了92.6%的加權(quán)F1分?jǐn)?shù)。

2.4" 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證方法

模型訓(xùn)練采用端到端的訓(xùn)練策略，將特征提取過(guò)程集成到深度學(xué)習(xí)框架中。訓(xùn)練數(shù)據(jù)按7∶2∶1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，保持時(shí)間序列的連續(xù)性。為解決類別不平衡問(wèn)題，采用分層采樣方法構(gòu)建小批量數(shù)據(jù)，確保每個(gè)批次中包含足夠的少數(shù)類樣本[5]。學(xué)習(xí)率采用余弦退火策略，在訓(xùn)練過(guò)程中動(dòng)態(tài)調(diào)整。驗(yàn)證方法采用滑動(dòng)窗口的時(shí)序交叉驗(yàn)證，避免信息泄露。驗(yàn)證指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等，特別關(guān)注高風(fēng)險(xiǎn)類別的識(shí)別性能。模型集成采用時(shí)間序列堆疊方法，將多個(gè)基礎(chǔ)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為元特征，訓(xùn)練二級(jí)模型得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果。為提高模型的可解釋性，引入SHAP值分析方法，量化不同特征對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的貢獻(xiàn)度。通過(guò)可視化特征重要性和決策路徑，幫助理解模型的預(yù)測(cè)依據(jù)。

3" 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與結(jié)果分析

3.1" 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與數(shù)據(jù)集構(gòu)建

實(shí)驗(yàn)環(huán)境采用高性能計(jì)算集群，配置Intel Xeon Gold 6248R處理器，主頻3.0 GHz，384 GB內(nèi)存，8張NVIDIA A100 GPU。深度學(xué)習(xí)框架選用PyTorch 1.10版本，數(shù)據(jù)處理采用Python 3.8環(huán)境。分布式訓(xùn)練基于Horovod框架實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)使用分布式文件系統(tǒng)HDFS。

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)自某市燃?xì)夤?020—2023年的運(yùn)行數(shù)據(jù)，覆蓋327個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，包含壓力、流量、溫度3類基礎(chǔ)物理量。采樣頻率為5 min/次，累計(jì)采集數(shù)據(jù)量達(dá)到1.2 TB。數(shù)據(jù)集中包含152次已確認(rèn)的風(fēng)險(xiǎn)事件，類型涵蓋管網(wǎng)泄漏、壓力波動(dòng)、閥門故障等多種情況。按時(shí)間順序?qū)?shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集（70%）、驗(yàn)證集（20%）和測(cè)試集（10%）。數(shù)據(jù)預(yù)處理階段剔除了3.2%的異常值和缺失值，采用線性插值方法修復(fù)短期數(shù)據(jù)缺失。經(jīng)過(guò)特征工程構(gòu)建了428維特征向量，應(yīng)用主成分分析將特征維度降至156維，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到95.8%。

3.2" 評(píng)價(jià)指標(biāo)與實(shí)驗(yàn)方案

評(píng)價(jià)指標(biāo)體系從準(zhǔn)確性、時(shí)效性和穩(wěn)定性3個(gè)維度構(gòu)建。準(zhǔn)確性指標(biāo)包括精確率（P）、召回率（R）、F1分?jǐn)?shù)和ROC曲線下面積（AUC）。時(shí)效性指標(biāo)關(guān)注預(yù)警提前量和系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間。穩(wěn)定性指標(biāo)包括模型在不同場(chǎng)景下的泛化能力和預(yù)測(cè)方差。實(shí)驗(yàn)采用5折交叉驗(yàn)證方法，每組實(shí)驗(yàn)重復(fù)執(zhí)行10次，取平均值作為最終結(jié)果。實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)了4組對(duì)照實(shí)驗(yàn)：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法（RF、SVM、XGBoost）、單層LSTM模型、堆疊LSTM模型和引入注意力機(jī)制的改進(jìn)LSTM模型?；€模型參數(shù)通過(guò)網(wǎng)格搜索確定。改進(jìn)模型采用貝葉斯優(yōu)化方法，搜索空間包含128種參數(shù)組合。每組實(shí)驗(yàn)設(shè)置相同的計(jì)算資源配額，訓(xùn)練時(shí)間限制為48 h。模型性能評(píng)估結(jié)果見(jiàn)表1，不同方法的ROC曲線對(duì)比如圖1所示。

3.3" 預(yù)測(cè)效果分析

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的LSTM模型在各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)上均優(yōu)于基線方法。在高風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)中，模型達(dá)到了93.5%的精確率和91.8%的召回率，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)達(dá)到92.6%，相比傳統(tǒng)方法提升了15.3個(gè)百分點(diǎn)。預(yù)警提前量方面，模型平均可提前4.2 h發(fā)出預(yù)警信號(hào)，最長(zhǎng)提前預(yù)警時(shí)間達(dá)到6.5 h，為應(yīng)急處置爭(zhēng)取了充足時(shí)間。模型在不同場(chǎng)景下表現(xiàn)穩(wěn)定，10次重復(fù)實(shí)驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.015，表明模型具有良好的穩(wěn)定性。在線運(yùn)行過(guò)程中，單次預(yù)測(cè)平均耗時(shí)1.2 s，CPU利用率峰值為65%，內(nèi)存占用穩(wěn)定在12 GB左右。特征重要性分析顯示，壓力波動(dòng)率、流量變化趨勢(shì)和溫度梯度是影響預(yù)測(cè)結(jié)果的主要因素，累積貢獻(xiàn)度達(dá)到76.4%。不同風(fēng)險(xiǎn)類型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)比見(jiàn)表2。

3.4" 與傳統(tǒng)方法對(duì)比

實(shí)驗(yàn)選取支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）和XGBoost作為對(duì)比基線，采用相同的數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行性能對(duì)比。傳統(tǒng)方法在特征工程階段使用人工設(shè)計(jì)的特征，包括時(shí)序統(tǒng)計(jì)特征、頻域特征和專家經(jīng)驗(yàn)特征。特征降維采用主成分分析方法，保留累積貢獻(xiàn)率95%的特征子集。模型評(píng)估采用分層抽樣的5折交叉驗(yàn)證方法，重復(fù)實(shí)驗(yàn)10次取平均值。在計(jì)算資源消耗方面，改進(jìn)的LSTM模型單次預(yù)測(cè)平均耗時(shí)1.2 s，GPU顯存占用4.8 GB，而傳統(tǒng)方法預(yù)測(cè)耗時(shí)0.3～0.5 s，內(nèi)存占用2～3 GB。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)比顯示，改進(jìn)LSTM模型在高風(fēng)險(xiǎn)事件預(yù)測(cè)中表現(xiàn)優(yōu)異，平均提前預(yù)警時(shí)間較傳統(tǒng)方法提升2.6 h。在泛化能力測(cè)試中，使用相鄰區(qū)域的燃?xì)夤芫W(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。改進(jìn)LSTM模型表現(xiàn)出較強(qiáng)的遷移學(xué)習(xí)能力，準(zhǔn)確率下降幅度控制在5%以內(nèi)。傳統(tǒng)方法在遷移場(chǎng)景下性能衰減明顯，準(zhǔn)確率平均下降15%～20%。長(zhǎng)期穩(wěn)定性測(cè)試表明，改進(jìn)LSTM模型經(jīng)過(guò)3個(gè)月持續(xù)運(yùn)行，性能保持穩(wěn)定，無(wú)須頻繁重訓(xùn)練，而傳統(tǒng)方法需要每月更新模型以維持預(yù)測(cè)性能。不同方法性能對(duì)比見(jiàn)表3。

4" 結(jié)論

通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)與燃?xì)馕锫?lián)網(wǎng)的深度融合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的智能預(yù)測(cè)。研究表明，基于LSTM的深度學(xué)習(xí)模型在處理多源異構(gòu)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，不僅提高了預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，也為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警提供了更充足的時(shí)間窗口。該研究成果對(duì)推進(jìn)燃?xì)庑袠I(yè)的智能化轉(zhuǎn)型具有重要的理論指導(dǎo)意義和實(shí)踐價(jià)值，未來(lái)可進(jìn)一步探索模型的泛化能力和實(shí)時(shí)性能優(yōu)化，以適應(yīng)更復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。

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第一作者簡(jiǎn)介：王明龍（2000-），男，碩士研究生。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)技術(shù)。