基于深度学习的燃气物联网风险预测

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摘  要：深度学习技术在物联网数据分析领域展现出巨大潜力。针对燃气管网运行安全问题，研究采用长短期记忆网络（LSTM）模型，结合燃气压力、流量、温度等多维传感数据，构建一套燃气物联网风险预测系统。通过对某市燃气管网3年运行数据的分析，建立一个具有90.5%预测准确率的风险评估模型。实验结果表明，该模型能够有效识别管网泄漏、压力异常等潜在风险，提前4～6 h发出预警信号，为燃气企业安全管理提供有力的技术支持。（剩余6461字）

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