基于MATLAB的鲸鱼算法优化的双向长短时记忆网络（BiLSTM）用于航空发动机寿命预测
航空发动机寿命预测是飞机维修保养和资源管理中的重要任务。准确预测发动机寿命可以帮助航空公司优化维修计划、减少不必要的停机时间并提高安全性。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写代码，利用鲸鱼算法优化的双向长短时记忆网络（BiLSTM）来进行航空发动机寿命预测。
首先，我们需要导入MATLAB中的相关工具箱和数据集。在这个例子中，我们使用的是一个包含发动机运行数据的CSV文件。我们可以使用MATLAB的csvread函数将数据加载到工作空间中。
data = csvread('engine_data.csv');
接下来，我们需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、特征提取和标签生成。根据航空发动机寿命预测的需求，我们可以从原始数据中提取各种特征，如温度、压力、振动等。
features = data(: