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本发明提出一种输氧孔接头氧气泄漏风险预测优化方法，涉及优化算法和机器学习技术领域。本发明提出IBAK‑Dattenion‑LSTM模型预测模型，包括改进的黑翅鸢优化算法，具体地，采用逆向学习策略初始化种群，提出捕猎成功率优化黑翅鸢优化算法的掠食策略，通过改进的黑翅鸢优化算法对LSTM的参数寻优；同时提出双注意力机制模块，构建多个单峰注意力模块和跨峰注意力模块，对模块的输出进行融合后输入到LSTM模型，IBAK‑Dattenion‑LSTM模型为输氧孔接头氧气泄漏风险预测提供了一种高适应的预测方法，尤其是处理复杂、非线性的数据方面表现出色，可以在保持高准确性的同时，增强预测模型的应用范围。