摘要：随着隧道交通的日益繁忙,确保其安全稳定运行尤为重要。本研究探索大数据技术在隧道机电系统运行状态预测与维护决策支持中的应用,介绍了隧道机电系统的组成和大数据技术的基本原理,构建了基于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的运行状态预测模型,并设计了一套维护决策算法,该算法能够根据预测结果生成具体的维护建议。研究结果表明,利用大数据技术可以有效提升隧道机电系统的维护效率和准确性,为保障隧道安全运行提供有力的技术支持。

摘要：在当今快速发展的信息技术时代,物联网技术因其高效、便捷的特性而广泛应用于各行各业。特别是在基础设施管理和维护领域,物联网技术展现出了巨大的潜力和价值。隧道作为现代交通网络中不可或缺的部分,其安全与稳定运行对于经济发展和日常生活至关重要。物联网技术可以实现隧道设施的实时监控和远程故障诊断,极大提高了隧道的运行安全性和维护效率。文章先对隧道机电设施进行概述,阐述了基于物联网的隧道机电设施远程监控与故障诊断系统设计,提出了基于物联网的隧道机电设施远程监控与故障诊断技术的应用,以期为隧道管理提供技术支持。