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专利摘要显示，本发明公开了一种基于GRU和LSTM混合网络的水轮机轴承温度时序预测方法、系统、设备及介质，属于水轮机轴承温度时序预测技术领域，包括获取水轮机轴承温度监测数据，并进行数据预处理，得到预处理后的温度数据；将预处理后的温度数据按设定时间步构建输入、输出对，并对输入特征和输出目标统一标准化至同一数值区间，获得时序样本；将时序样本输入包括长短期记忆网络分支和门控循环单元分支的并行深度学习模型，通过注意力机制对两分支输出特征进行自适应加权融合，得到预测输出。本发明充分利用LSTM和GRU的优势，同时捕捉长期依赖和短期动态，提升特征提取的全面性，混合结构本身引入类似集成学习的效果，减少过拟合风险。
