本研究聚焦于基于深度学习的 AI 调度电梯故障诊断模型构建。随着电梯数量增长，传统故障诊断方法准确率低、
实时性差等问题凸显。研究旨在利用深度学习技术提升电梯故障诊断能力。通过收集电梯传感器、运行日志及视频监控等
多源数据并预处理，选择合适深度学习模型（如 CNN、LSTM 等）并设计架构，经训练验证优化模型性能，最后部署应用
实现实时诊断预警。结果表明，该模型可有效提高故障诊断准确率，及时发出预警，适应复杂运行环境。结论表明，基于
深度学习的 AI 调度电梯故障诊断模型为保障电梯安全运行提供了高效智能的解决方案，具有广阔应用前景。
