一种基于大型语言模型的电梯维保风险预测系统及方法

本发明公开了一种基于大型语言模型（LLM）的电梯维保风险预测系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于实时采集电梯运行状态数据、故障报警信息及维保记录；数据预处理模块，用于对采集的数据进行清洗、去噪和标注；LLM风险预测模型，基于预处理后的数据进行训练，用于预测电梯部件的故障风险及剩余寿命；可视化界面，用于展示预测结果及推荐维保措施；反馈机制，用于接收用户反馈并优化模型。本发明不仅解决了电梯维保行业长期存在的痛点，更通过人工智能技术的深度融合，开创了一种安全、经济、高效、智能的维保新模式，具有极高的商业价值和社会意义。