靠性和乘客的出行体验。 在某城市的地铁系统中，运营方通过整合来自多个传感器的数 据，建立了一个深度学习模型来预测设备故障。这些传感器监控列 车的各个主要部件，包括列车机车、车轮、制动系统和电气系统 等。通过对大量历史故障数据的分析，模型能够识别出故障的前 兆，如异常温度、振动、噪音等。模型的训练使用了过去五年内的 维修记录和设备运行数据，以提高预测的准确性。 具体实施步骤如下：

处理，确保数据质量，以便后续分析。 接下来，利用统计分析和机器学习技术，从预处理的数据中识 别故障的特征。通过特征工程，可以提取与故障类型相关的关键特 征。例如，不同类别的故障如机械故障、电气故障、温度异常等， 可能会在不同的特征上表现出独特的模式。 在特征选择完成后，可以采用多种模型进行故障预测，例如决 策树、随机森林、支持向量机（SVM）等传统机器学习算法，或是 卷积神经网络