准确的剩余使用寿命预测对于提高工业设备及复杂系统的使用价值、降低设备生命周期成本具有重要意义。循环神经网络具有时间维度上的记忆性且能够参数共享，比较适用于剩余使用寿命预测。文章基于循环神经网络对剩余使用寿命预测展开深入的研究，将搜集文献法分为三种：基于单一循环神经网络的预测方法，以循环神经网络为主、以其他神经网络为辅的混合网络预测方法，以及循环神经网络与其他算法相结合的预测方法。最后，文章从鲁棒性研究、泛化性研究和优化预测模型三个方面提出了下一步的研究建议。
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