一种基于人工智能的运行数据管理系统及方法

本发明公开了一种基于人工智能的运行数据管理系统及方法，涉及人工智能技术领域，本方法包括以下步骤：步骤1、通过智能传感器和工业设备实时采集多源数据，实现时间同步，确保数据对齐；步骤2、对采集数据进行清洗、标注和标准化，提取各数据特征向量，通过注意力机制动态加权融合生成多模态特征向量；步骤3、基于自编码器计算重构误差识别异常状态，结合SHAP算法量化各特征对异常的贡献度，定位关键影响因素；步骤4、采用强化学习动态调整检测阈值以降低误报漏报率，通过量化模型误差与数据误差评估预测置信度，实现预警优先级动态调整。本发明能够改善现有技术对异常数据及异常数据的误报难以有效预警的情况。