摘要
针对埋地管道退化过程建模难,剩余寿命预测精度偏低的问题,提出基于时域多变量融合Transformer网络的管道剩余寿命预测模型.首先根据管道的历史退化数据,构建包括输送介质、土壤环境、管道材质以及位置等多因素的训练样本,并划分为静态变量、动态时变变量与动态时不变变量.然后使用门控残差网络(GRN)进行数据序列特征筛选,基于长短时记忆网络(LSTM)和多头注意力机制分别来捕捉短、长时依赖关系.最后通过分位数回归对管道剩余寿命进行预测.通过实验结果对比分析,该模型具有较好的预测精度和泛化能力,可为埋地管道检修策略的制定提供参考依据.
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