Фреймворк глубокого обучения, использующий многоуровневое внимание и онлайн-обучение, с высокой точностью предсказывает продолжительность ремонта, интегрируя категориальные и числовые исторические данные. Модель достигает точности 78% на реальных данных по ремонту с 2013 по 2020 год, превосходя прямые нейронные сети и случайные леса, при этом веса внимания раскрывают ключевые взаимодействия признаков.