多源养护数据融合的高速公路机电设备风险预测方法及系统

本发明提供一种多源养护数据融合的高速公路机电设备风险预测方法及系统，对多源养护数据流进行设备索引对齐与时序同步，获得以单台设备为索引、连续时刻为维度的设备状态演化流；基于预估残差波动模式和相邻时窗状态分布漂移程度划分平稳任务区间；检测到新增任务区间时，在已有风险预估网络上仅扩展与历史子网络响应兼容的稀疏子网络并冻结历史权重；对各任务区间高层状态表示进行多样性筛选与原型压缩，构建情景记忆体，通过梯度方向约束选择性回放巩固旧任务权重；实时演化流输入后由各任务区间子网络集成推断，输出风险预测描述符。本发明在持续学习新任务的同时有效抑制对旧任务区间风险预测能力的灾难性遗忘。