一种深度学习的动态设备管理服务系统及方法

本发明公开了一种深度学习的动态设备管理服务系统及方法，包括如下步骤：S1、采集设备的实时运行数据并进行预处理；S2、构建长短时记忆网络模型，输出设备的综合预警指标；S3、基于设备的综合预警指标构造优化问题，设定目标函数和约束条件；S4、采用改进的蜻蜒算法对优化问题进行全局搜索，生成多个资源调度与维护候选方案；S5、利用模拟退火算法对候选方案进行局部优化，确定最优的资源调度与维护决策方案；S6、将实时预测结果和最优决策结果进行反馈，形成闭环控制。本发明通过融合深度学习预测、改进蜻蜒算法和模拟退火算法，实现了设备状态精准预警与动态资源调度决策的实时闭环控制，从而有效降低故障率、提升设备管理效率。