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对定子线棒出水温度最大温差(出水温差)进行预测，对于保障汽轮发电机的安全运行具有重要意义。但由于发电机运行过程工况多变，温差时间序列变化模式复杂，趋势预测相对困难。本文使用长短时记忆神经网络(LSTM)对复杂的变化模式进行学习，并进一步融合了差分整合移动平均自回归模型(ARIMA)，用以弥补工况多变导致的训练不足的问题，从而对LSTM预测结果进行修正。然后，在型号为QFSN-660-2-22的汽轮...
