摘要
光纤光栅（FBG）传感技术以其灵敏度高、抗电磁干扰能力强、耐腐蚀等优点，在温度监测领域得到越来越广泛的应用。
传统的温度监测系统往往依赖于人工设定阈值进行报警，存在滞后性和不准确性。
而长短期记忆网络（LSTM）作为一种深度学习算法，具备良好的时间序列数据处理能力，能够捕捉温度变化的趋势，实现更精准的预测和报警。
本综述首先介绍了光纤光栅温度传感和LSTM的基本原理，然后梳理了国内外将LSTM应用于光纤光栅温度预测的研究现状，分析了不同LSTM模型结构、参数优化方法以及数据预处理技术对预测精度的影响，最后总结了现有研究的不足并展望了未来的发展方向。
关键词：光纤光栅；温度预测；长短期记忆网络；报警系统；深度学习
1.1光纤光栅温度传感技术光纤光栅是一种在光纤内部形成周期性折射率调制的光纤器件。
当宽带光源发出的光经过光纤光栅时，特定波长的光会被反射回来，形成布拉格反射峰。
光纤光栅的布拉格反射峰的中心波长对温度高度敏感，当温度发生变化时，布拉格反射峰的中心波长会发生漂移，通过解调该漂移量可以实现对温度的精确测量。
1.2长短期记忆网络长短期记忆网络（LongShort-TermMemoryNetwork，LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习和记忆较长时间序列数据中的长期依赖关系。
LSTM通过引入门控机制，解决了传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地处理时间序列数据。
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