基于鲸鱼算法优化的双向长短时记忆网络（BiLSTM）航空发动机寿命预测

基于鲸鱼算法优化的双向长短时记忆网络（BiLSTM）航空发动机寿命预测

航空发动机寿命预测在航空工业中具有重要的意义，它可以帮助航空公司和维修团队制定合理的维修计划，提高发动机的可靠性和安全性。在本文中，我们将介绍基于鲸鱼算法优化的双向长短时记忆网络（BiLSTM）的航空发动机寿命预测方法，并提供相应的Matlab代码实现。

航空发动机寿命预测是一个时间序列预测问题，其中输入是一系列与发动机性能相关的特征，而输出是发动机剩余寿命的估计值。传统的机器学习方法在处理这类问题时往往面临着特征提取和模型复杂度等挑战。然而，深度学习模型如长短时记忆网络（LSTM）在处理时间序列数据方面表现出色。

在本文中，我们采用了双向长短时记忆网络（BiLSTM）作为我们的预测模型。BiLSTM可以同时考虑过去和未来的上下文信息，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。为了提高模型的性能，我们引入了鲸鱼算法作为优化算法，用于调整模型的超参数。

以下是用Matlab实现的基于鲸鱼算法优化的双向长短时记忆网络（BiLSTM）航空发动机寿命预测的代码：

% 参数设置
population_size = 50; % 种群大小
max_iterations