请用更加学术的语句描述这段话“为了实现燃气轮机压气机故障早期预警，本文结合深度学习算法的优势，在传统门控循环神经网络（GRU）的基础上，并在原始的麻雀搜索算法基础上改进搜索策略，采用改进麻雀搜索算法（ISSA）对GRU神经网络的超参数进行寻优，构建基于ISSA-GRU模型的压气机故障预警方法。首先对压气机相关历史数据进行预处理和特征提取得到高质量数据集，以此建立基于ISSA-GRU算法的压气机轴承温度预测模型，利用预测残差作为预警阈值的选取标准，采用核密度估计法确定残差预警阈值，并结合滑动窗口法实现了压气机故障预警。结果表明，该方法比传统的预测算法拥有更好的预测精度和泛化能力，且能够提前近7.1 h对压气机进行故障早期预警，有效地监控了潜在的故障隐患，对燃气轮机运行和维护具有一定的指导作用。”

本文旨在通过应用深度学习算法，改进传统门控循环神经网络（GRU）并优化麻雀搜索算法，构建ISSA-GRU模型，实现对燃气轮机压气机的故障早期预警。具体方法为：预处理和特征提取压气机历史数据，建立ISSA-GRU算法的压气机轴承温度预测模型，并利用预测残差作为预警阈值的选取标准，采用核密度估计法确定残差预警阈值，结合滑动窗口法实现压气机故障预警。实验结果表明，该方法预测精度和泛化能力优于传统预测算法，且在故障早期预警方面比传统方法提前了近7.1小时，有效地监控了潜在的故障隐患，对燃气轮机的运行和维护具有一定的指导作用。