大数据驱动的照明系统故障预测与安全性评估

为了探讨利用大数据技术提升照明系统故障预测的精度和安全性评估的全面性与可靠性，本文采用深度学习技术对故障预测模型进行设计，并通过多维风险评估指标体系对照明系统的安全性进行综合评估。结果表明，所设计的故障预测模型在准确率、召回率和模型稳定性方面均优于传统方法，同时构建的安全性评估体系能够有效识别和量化系统运行中的潜在风险。