摘要
本发明公开了一种物业设备管理系统,属于智能物业管理技术领域,包括数据采集模块、数据预处理模块、设备状态监测模块、设备故障预测模块和物业设备管理模块。本发明采用加权高斯回归模型进行设备状态监测,动态组合多个高斯回归模型的预测结果,显著提高了预测的泛化能力和准确性,并增强了模型实时性,从而优化了方法整体的实用性和可靠性,有助于物业管理人员及时响应设备异常;采用结合编码器的卷积双向门控网络模型进行设备故障预测,更全面地学习数据特征,提高了预测精度和可靠性,通过加权交叉熵损失函数进行模型训练,提高了对少数类样本的预测能力,有效缓解了数据不平衡问题。
技术关键词
设备故障预测
设备状态监测
物业设备管理
门控循环网络
样本
历史故障数据
设备状态信息
管理系统
编码器
数据采集模块
时序特征
清洗单元
智能物业管理
生成设备
标签
人工神经网络
索引
系统为您推荐了相关专利信息
文本纠错方法
指数
纠错文本
文本纠错系统
复杂度