《基于深度学习的电力信息系统多故障预测模型》为作者：王亚子最新的研究成果，本论文的主要观点为随着电力信息系统和基础设施的增加，电力信息系统以及基础设施的故障也随之不断增长，因此如何避免信息系统以及基础设施故障的发生逐渐成为电力信息系统中急需攻克的难题。针对电力信息系统的故障预测这一问题，其重要意义主要体现在预知系统的异常，提升系统的运维效率以及降低系统的运维成本这三方面。但是传统的故障预测技术缺乏对大量日志数据的综合分析手段以及智能化的故障预测机制。深度学习技术具备强特征学习能力，能够完成复杂问题的精准分析和预测，为提升电力信息系统故障预测的有效性提供了新的思路。本文基于深度学习算法提出了一种电力信息系统多故障预测模型，其核心机理是通过故障预测模型来评估告警与非告警的预测能力以及不同类别告警的预测能力，仿真结果表明基于深度学习的电力信息系统多故障预测模型分别对告警与非告警预测能力的精确度有较大的提升，以及其针对不同类别告警预测能力的准确度同时具有较高的保障。不知是否符合录用要求，望您批评与指正。