基于深度学习的设备残值评估系统及其方法

本发明属于设备管理技术领域，提供了基于深度学习的设备残值评估系统及其方法，包括：数据采集模块收集设备数据，并进行预处理；深度特征融合模块特征提取和融合预处理后的设备数据，得到设备融合数据；残值评估模块基于设备融合数据，结合预设的残值评估指标，得到设备残值评估结果；不确定性分析模块计算残值评估结果的不确定性，评估预测的置信度，得到分析结果；反馈模块根据分析结果，在超过预设的预警阈值时，发出预警信号；本发明通过采用多层感知机模型，捕捉设备特征与残值之间的复杂关系，结合预设的残值评估指标，得到设备残值评估结果，并对设备残值评估结果进行不确定性分析，从而精准残值评估，量化评估可靠性和及时的风险预警。