航空发动机剩余使用寿命预测gru代码

航空发动机剩余使用寿命预测通常涉及到复杂的机器学习模型，其中GRU（Gated Recurrent Unit）是一种递归神经网络（RNN）的一种变体，常用于处理序列数据，如时间序列的性能指标。以下是GRU在航空发动机寿命预测中可能的基本代码框架：

import torch
from torch import nn

class GRULifePredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(GRULifePredictor, self).__init__()
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)  # 输出层

    def forward(self, engine_data):
        # engine_data是一个形状为 (batch_size, sequence_length, input_size) 的张量
        h0 = torch.zeros(num_layers, engine_data.size(0), hidden_size).to(device)  # 初始化隐藏状态
        out, _ = self.gru(engine_data, h0)  # 迭代GRU并获取所有时间步的输出
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的隐藏状态作为最终预测输入到全连接层
        return out  # 返回预测值

# 使用示例
model = GRULifePredictor(input_size, hidden_size, num_layers=1, output_size=1)  # 填充合适的input_size、hidden_size
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    predictions = model(engine_data)
    loss = criterion(predictions, targets)  # 填充criterion
    loss.backward()
    optimizer.step()