基于循环神经网络的设备类资产管控方法、系统及介质

本申请公开了一种基于循环神经网络的设备类资产管控方法、系统及介质，主要涉及设备类资产管控技术领域，用以解决现有方案缺乏根据设备实际需求进行动态调整的能力、主要关注单个设备的管控，忽视了资产管理的系统性和整体性的问题。包括：将初始样本数据缩放到相同的预设数值范围内，获得训练样本数据；将设备类资产之间的影响因子作为标记数据添加至训练样本数据，利用训练样本数据完成循环神经网络的训练；通过反向传播，优化训练好的循环神经网络，获得最终循环神经网络；获取当前设备类资产的实际运行数据，将实际运行数据输入最终循环神经网络，获得输出的管控数据以及按照管控数据处理后对其他设备类资产的影响因子。