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申请/专利权人：上海百富勤保安服务有限公司
摘要：本发明公开了一种物业设备管理系统，属于智能物业管理技术领域，包括数据采集模块、数据预处理模块、设备状态监测模块、设备故障预测模块和物业设备管理模块。本发明采用加权高斯回归模型进行设备状态监测，动态组合多个高斯回归模型的预测结果，显著提高了预测的泛化能力和准确性，并增强了模型实时性，从而优化了方法整体的实用性和可靠性，有助于物业管理人员及时响应设备异常；采用结合编码器的卷积双向门控网络模型进行设备故障预测，更全面地学习数据特征，提高了预测精度和可靠性，通过加权交叉熵损失函数进行模型训练，提高了对少数类样本的预测能力，有效缓解了数据不平衡问题。
主权项：1.一种物业设备管理系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、设备状态监测模块、设备故障预测模块和物业设备管理模块；所述数据采集模块，通过采集物业设备运行数据、环境数据、维护记录和历史故障数据，得到物业设备原始数据，并进行数据标注，得到设备状态标签和故障类型标签；所述数据预处理模块，通过数据清洗单元、数据归一化单元和数据整合单元进行数据预处理，得到物业设备状态数据和物业设备运维数据；所述设备状态监测模块，通过高斯过程回归模型初始化单元、加权高斯回归模型构建单元和设备状态监测结果生成单元进行设备状态监测，得到设备状态信息，所述加权高斯回归模型构建单元，在模型迭代中，动态调整样本权重和模型权重，通过对迭代后的高斯过程回归模型进行线性组合，得到加权高斯回归模型；所述设备故障预测模块，采用结合编码器的卷积双向门控网络模型，进行设备故障预测，得到设备故障预测信息；所述结合编码器的卷积双向门控循环网络模型，包括编码器、卷积网络层、双向门控循网络层和全连接输出层；所述编码器，用于压缩数据维度并进行特征表示；所述卷积网络层，用于提取局部特征；所述双向门控循网络层，用于捕捉时序特征，包括前向门控循环网络层和后向循环网络层；所述全连接输出层，用于生成模型预测结果并输出；所述物业设备管理模块，基于所述设备状态信息和所述设备故障预测信息，进行设备状态提醒，并生成设备维护计划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海百富勤保安服务有限公司 一种物业设备管理系统
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