摘要
随着光纤传感技术和人工智能的快速发展，光纤光栅（FBG）温度传感技术因其灵敏度高、抗电磁干扰能力强等优点，在电力、石油化工、航空航天等领域得到广泛应用。
然而，传统的FBG温度监测系统大多依赖于人工经验进行预警，存在滞后性和误报率高等问题。
为了提高温度监测系统的智能化水平和预警准确率，本文提出了一种基于长短期记忆网络（LSTM）的光纤光栅温度曲线预测报警系统。
该系统利用LSTM网络强大的时间序列数据处理能力，对FBG测量的温度数据进行建模和预测，并根据预测结果实现温度异常的提前预警。
最后，通过实验验证了该系统的有效性和准确性，为实现智能化、高可靠性的温度监测提供了新的思路。
关键词：光纤光栅；温度预测；长短期记忆网络；报警系统；时间序列分析
#1.1光纤光栅传感技术光纤光栅(FBG)传感技术是一种基于光纤布拉格光栅(FBG)的传感技术，其原理是利用FBG对外界环境参数(如温度、应变、压力等)的敏感特性，通过监测FBG反射谱的变化来实现对这些参数的测量。
#1.2长短期记忆网络长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊类型的循环神经网络(RNN)，能够学习和记忆较长序列的数据。
LSTM通过引入“门控”机制来控制信息的流动，解决了传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，在处理时间序列数据方面表现出色。
#1.3温度曲线预测报警系统温度曲线预测报警系统是指利用传感器实时采集温度数据，并基于历史数据和预测模型对未来温度变化趋势进行预测，并在温度超过预设阈值或出现异常波动时发出报警信号，以便及时采取措施的系统。
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