一种基于大模型与人工智能的工业决策支持系统及方法

本发明公开了一种基于大模型与人工智能的工业决策支持系统及方法，属于工业智能决策技术领域，包括，实时采集工业现场数据流并预处理生成结构化时序数据集；利用工业状态分析大模型提取特征向量序列，结合滑动时间窗口划分和神经Granger因果检验算法生成因果知识规则集；采用神经微分方程框架预测设备状态数据预测值；基于预测值进行风险效益评估生成结构化决策指令；执行指令后，通过滑动窗口累积误差统计法对比预测值与实测值偏差，动态优化模型；本发明通过因果规则约束的退化建模与动态预测，结合滑动窗口累积误差统计法的闭环验证，实现了设备状态的高精度预测、风险溯源及模型自适应优化。