基于深度学习的自动扶梯或自动人行道故障预测分析系统

本发明公开基于深度学习的自动扶梯或自动人行道故障预测分析系统，包括：物联网传感器网络、数据采集模块、深度学习模型模块、故障分析模块、以及用户交互界面与预警模块；深度学习模型模块基于收集到的多维数据，利用深度学习模型对自动扶梯或自动人行道的运行状态进行故障模式识别，预测潜在故障及其发展趋势；故障分析模块，在深度学习模型模块预测到潜在故障时，对故障数据进行深入分析，为维修人员提供详细的故障分析报告和维修建议；本发明将深度学习算法应用于自动扶梯及自动人行道的故障预测中，通过构建神经网络模型，实现了对设备运行数据的深度挖掘和智能分析，显著提高了故障预测的准确性。