一种基于大数据分析的防护服损耗预测方法

本发明涉及一种基于大数据分析的防护服损耗预测方法，通过高精度传感器采集温湿度、污染物、穿戴时长、动作幅度及清洗等多维数据，并结合归一化、去噪和特征筛选算法，输出高一致性的损耗特征集，经工况聚类与因果推断实现多级因果链动态构建和节点自适应扩容，接入深度神经网络模型中，使用深度神经网络模型对复杂及异常工况下的防护服损耗进行准确预测。该方案显著提升了防护服损耗预测的实时性、准确性和环境适应性，为管理优化与风险防控提供科学依据。