本发明提供了基于注意力机制的钢轨电位预测方法和OVPD智能控制装置，本发明方法通过GRU‑MA‑GRU神经网络模型对钢轨电位进行预测，可以得到精确的电位信息，填补了在钢轨电位限制装置（OVPD）动作预测领域的空白。相较于现有技术，本发明方法内置了GRU‑MA‑GRU神经网络模型，GRU‑MA‑GRU神经网络模型内的多头注意力机制MA层用于通过多头注意力机制计算每个第一预测数据与历史钢轨电位之间的注意力分数，赋予第一预测数据新的权重，多头注意力机制允许模型同时关注第一预测数据中的多个重要部分，通过计算不同头的注意力分数来捕捉第一预测数据的不同关注点，从而增强模型对数据不同部位的学习能力，进而提高了预测效果的精准性。