一种基于故障预测的铁路大型枢纽客站设备检查计划优化方法

本申请涉及铁路运维智能优化技术领域，尤其是涉及一种基于故障预测的铁路大型枢纽客站设备检查计划优化方法，其包括采集多源异构数据，构建标准化时序数据集，利用双输出LSTM模型预测设备故障发生概率与严重程度，计算风险评分并划分高、中、低三级风险等级，据此动态调整检查周期、内容及优先级，生成差异化检查方案，并通过定期增量训练与阈值修正实现检查计划的持续迭代优化。本申请能够提升检查效率与资源配置精准度，避免“一刀切”式运维。