摘要
本发明提供了一种设备异常工单智能管理方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对设备异常数据进行多源融合采集与语义标准化处理,得到标准化的异常工单数据;对异常工单数据执行时空关联分析,通过计算时空关联强度和应用因果推断算法,得到设备异常关联网络及传播路径;对设备异常关联网络及传播路径应用图神经网络模型进行状态预测,采用图卷积网络、注意力机制和信念传播算法,得到工单状态概率分布及变化趋势;对工单状态概率分布及变化趋势执行动态优先级排序与资源分配,根据网络影响力指数和资源匹配度,得到最优工单处理顺序及资源配置方案。本发明通过异常关联分析和状态概率预测,实现了异常工单的智能化管理。
技术关键词
智能管理方法
动态优先级排序
智能管理设备
后验概率分布
资源分配
异常事件
时序演化规律
信念传播算法
神经网络模型
智能管理装置
多源融合
节点
异常数据
深度强化学习模型
设备物理位置
注意力
离散状态空间
加权融合算法
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