1.一种基于循环神经网络的超声波燃气表故障预测方法，包括如下步骤：

1)对时间预测RNN集成模型进行预训练；时间预测RNN集成模型包括顺流时间预测RNN模型和逆流时间预测RNN模型，使用正常的超声波在流体中顺、逆流传播时间数据集，对时间预测RNN集成模型预训练，分别对顺流时间预测RNN模型和逆流时间预测RNN模型训练10个epochs；

2)采集超声波燃气相关历史数据；对超声波燃气表进行相关时间数据监控采样；采取每个超声波在流体中的初始顺流传播时间ti_up、超声波在流体中的初始逆流传播时间ti_down；之后对超声波燃气进行连续一段时间的采样，实时采样并记录燃气实时顺流传播时间tm_up,实时逆流传播时间tm_down,每隔20秒取一个样本点；

3)对步骤2)采集到的燃气实时顺流历史数据进行预处理；将获得的实时顺流传播时间tm_up数据，按照训练集：测试集＝8：2的比例，将前面80％的数据作为训练集数据，剩下20％的数据作为测试集数据；对收集到训练集的实时顺流传播时间tm_up数据进行有重叠的分段，即每隔1个样本点取32个样本点，这样对采集到的样本可以得到如下时间序列数组：arrayi_up＝{ti,ti+1,......ti+32}(i∈[1,n])其中，i表示第i组数据,n是训练集的最后一组数据；

4)将预处理过训练集的数据输入到顺流时间预测RNN模型得到输出结果；

对实时顺流传播时间tm_up进行预测；

运用顺流时间预测RNN模型；该模型的输入为训练集中的时间序列数组：arrayi_up

其中，i表示第i个时间序列数组,i∈[1,n]；

输出的为预测的接下来的1个数据；每输入一组数据，就会输出这组数据接下来的1个数据；将这些输出的数依次记为F＝{f1,f2,……fn}；与之对应的真实值序列为T＝{t33,t34,……,tn+32}，其中，n表示的是训练集预测的最后一位数据；

5)对输出的数据F＝{f1,f2,……fn}进行如下的预处理：fo_i＝softmax(fi) (i∈[1,n])  (1)FO＝{fo_1,fo_2,……fo_n}         (2)其中，fo_i是预处理过的预测数据，i表示第i个数据；FO是预处理过的预测数据集；

中的fi表示模型输出的预测数据，i表示第i个数据； 中的fj表示的是模型输出的预测数据，j表示第j个数据；

对真实数据T＝{t33,t34,……,tn+32}进行预处理，to_i＝softmax(ti+33) (i∈[1,n])   (4)TO＝{to_1,to_2,……to_n}        (5)其中，to_i是预处理过的真实数据，i表示第i个数据；TO是预处理过的真实数据集；

中的ti+33表示真实数据，i表示第i个数据； 中的tj+33表示的是真实数据，j表示第j个数据；

运用损失函数计算预测值与真实值之间的误差：

通过不断训练模型，调整顺流时间预测RNN模型内的参数，使损失函数Li的值不断趋向于0；

6)用测试集对模型进行测试；将测试集的数据输入至训练完的顺流时间预测RNN模型，输出为预测的顺流时间，将其与真实值之间运用损失函数计算误差，判断损失函数的结果是否在合理的范围内；若在合理的范围内，则模型训练完成；若不在合理的范围内，则重新返回步骤4)对模型再训练；

7)对步骤2)采集到的燃气实时逆流历史数据进行预处理；获得的实时逆流传播时间tm_down数据，按照训练集：测试集＝8：2的比例，将前80％的数据作为训练集数据，剩下的

20％的数据作为测试集数据；对收集到训练集的实时逆流传播时间tm_down数据进行有重叠的分段，即每隔1取32个样本点，这样对采集到的样本可以得到如下所示时间序列数组：arrayi_down＝{ti,ti+1,…ti+32}其中，i表示第i组数据，n是训练集的最后一组数据；

8)将预处理过训练集的数据输入到逆流时间预测RNN模型得到输出结果；

对实时逆流传播时间tm_down进行预测；

运用逆流时间预测RNN模型；该模型的输入为训练集中的时间序列数组：arrayi_down

其中，i表示第i个时间序列数组；

输出的为预测的接下来的1个数据；每输入一组数据，就会输出这组数据接下来的1个数据；将这些输出的数依次记为P＝{p1,p2,……pn}；与之对应的真实值序列为R＝{r33,r34,……,rn+32}，其中，n表示的是训练集预测的最后一位数据；

9)对输出的数据P＝{p1,p2,……pn}进行预处理，po_i＝softmax(pi) (i∈[1,n])    (9)PO＝{po_1,po_2,……po_n}         (10)其中，po_i是预处理过的预测数据，i表示第i个数据；PO是预处理过的预测数据集；

中的pi表示模型输出的预测数据，i表示第i个数据； 中的pj表示的是模型输出的预测数据，j表示第j个数据；

对真实数据R＝{r33,r34,……,rn+32}进行预处理，ro_i＝softmax(ri+33) (i∈[1,n])      (12)RO＝{ro_1,ro_2,……ro_n}             (13)其中，ro_i是预处理过的真实数据，i表示第i个数据；RO是预处理过的真实数据集；

中的ri+33表示真实数据，i表示第i个数据； 中的rj+33表示的是真实数据，j表示第j个数据；

运用损失函数计算预测值与真实值之间的误差：

通过不断训练模型，调整逆流时间预测RNN模型内的参数，使损失函数Li的值不断趋向于0；

10)用测试集对逆流时间预测RNN模型进行测试；将测试集的数据输入至训练完的逆流时间预测RNN模型，输出为预测的逆流时间，将其与真实值之间运用损失函数计算误差，判断损失函数的结果是否在合理的范围内；若在合理的范围内，则模型训练完成；若不在合理的范围内，则重新返回步骤2)对模型再训练；

11)将顺流时间预测RNN模型和逆流时间预测RNN模型简单组合在一起，构成时间预测RNN集成模型，由时间预测RNN集成模型每隔一段时间就按照步骤2)中的采样方法实时采样燃气的实时顺、逆流时间，预测燃气的顺、逆流时间，实现模型预测功能；

12)对于预测得到的数据，当燃气的流速vm＝0时，当预测的数据tm1_up＝tm1_down和初始记录的顺、逆流时间数据ti1_up＝ti1_down之间的差值达到时间阈值下限时，将向远程终端发出安全警告。