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申请/专利权人：岳正检测认证技术有限公司

摘要：本发明提出一种输氧孔接头氧气泄漏风险预测优化方法，涉及优化算法和机器学习技术领域。本发明提出IBAK‑Dattenion‑LSTM模型预测模型，包括改进的黑翅鸢优化算法，具体地，采用逆向学习策略初始化种群，提出捕猎成功率优化黑翅鸢优化算法的掠食策略，通过改进的黑翅鸢优化算法对LSTM的参数寻优；同时提出双注意力机制模块，构建多个单峰注意力模块和跨峰注意力模块，对模块的输出进行融合后输入到LSTM模型，IBAK‑Dattenion‑LSTM模型为输氧孔接头氧气泄漏风险预测提供了一种高适应的预测方法，尤其是处理复杂、非线性的数据方面表现出色，可以在保持高准确性的同时，增强预测模型的应用范围。

主权项：1.一种输氧孔接头氧气泄漏风险预测优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集输氧孔接头氧气泄漏风险相关数据，包括特征和目标变量，进行预处理；S2、采用Z-score方法对数据进行标准化处理，并将标准化后的数据划分训练集和测试集；S3、改进黑翅鸢优化算法，具体步骤为：S31、在标准黑翅鸢优化算法的种群初始化阶段，采用逆向学习策略，改进并更新黑翅鸢种群个体的位置；S32、在标准黑翅鸢优化算法的全局搜索阶段，通过融合捕猎成功率，改进黑翅鸢优化算法掠食策略模型；S4、提出一种单峰注意力模块，具体方法为：S41、将单峰注意力模块的输入表示为时间序列；S42、对输入进行线性变换，得到查询，键和值；S43、计算注意力分数，通过计算查询、键和值的点积，并进行归一化，得到注意力分数；S44、利用步骤S43注意力分数对值加权求和后，生成输出，作为后续层的输入；S5、提出一种跨峰注意力模块，具体方法为：S51、为每个峰计算查询、键和值，并计算点积，进行归一化，得到跨峰注意力分数；S52、将两个单峰注意力模块的输出进行融合，得到融合表示，所述输入到LSTM预测模型，获得初步预测结果；S6、利用改进的黑翅鸢优化算法对LSTM预测模型的隐含层神经元个数n、学习率α参数寻优，得到改进LSTM模型；S7、将真实输氧孔接头氧气泄漏风险相关数据输入到训练完成的模型中，并将输出结果反标准化处理，得到最终输氧孔接头氧气泄漏风险预测结果。

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