铁路机务 lkj 机车运维数据的深度学习分析方法探索

摘要

本文分析了深度学习技术在铁路机务运维数据分析中的应用价值，介绍了研究的目的和重要性，指出传统人工运维模式难以满足高效、精准的运维需求。重点阐述了深度学习在异常检测、预测性维护和智能化管理等方面的具体应用，采用卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等技术，实现设备故障诊断、寿命预测和资源优化。研究表明，深度学习能够显著提升运维效率和安全性。最后，提出在数据预处理、模型优化及系统部署中的关键技术及改进方向，为铁路机务智能化运维提供理论支持和实践指导。