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文档简介
道滨文路426号岩大房文苑大厦20楼司基于深度学习的城市社区嵌入式服务设施涉及基于深度学习的城市社区嵌入式服务设施2动态采集设备状态数据，所述设备状态数据通过部署在基于第一设备状态监测数据构建设备的数字孪生模型，采用深执行智能设备巡查，巡查机器人依据生成的优化建议数据进基于第二设备状态监测数据及其分析结果，应用深度学习算法3Sk表示第k个风险因素的评分。10.一种用于实施权利要求1至9任一所述基于深度学习的城市社区嵌入式服务设施运数字孪生模型构建模块，用于基于第一设备状态监测数据构建设备的数字孪生模型，智能巡查模块，用于执行智能设备巡查，所述智能故障识别与预警模块，用于基于第二设备状态监测数据及其分析结果45[0017]一种用于实施所述基于深度学习的城市社区嵌入式服务设施运营管理方法的系6789sr1=f(S,W)[0042]其中，srx1表示预测的下一个时[0050]在这个公式中，融合设备状态数据Df是通过所有传感器的状态数据Di及其相应[0052]通过实施上述动态加权的融合技术，系统不仅能够实时反映设备的综合运行状这些传感器的实时数据反馈为形成第二设备状态监测数[0066]其中，D;表示第二设备状态监测数据向量；TS表示巡查过程中采集的实时温度模型的实时分析能力使得第二设备状态监测数据得以在动态环境中与模型的预测结果相[0087]潜在故障风险等级R的计算则依赖于设备健康指数和环境影响因素E。环境影响P=0.5·0.7+0.3·0.8+0.2·0.6=0.35+0.24+0.12=0.71[0111]如图5所示，一种用于实施所述基于深度学习的城市社区嵌入式服务设施运营管备状态监测数据及其分析结果，应用深度学习算法和集成学习算法识别设备的故障风险。
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