1.一种游戏设备故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集游戏设备的不同运行数据，构建多维时序数据集；对多维时序数据集进行维度间的互相关递归分析，并利用多层嵌套的时间窗口分析，生成嵌套时间窗口矩阵；

S2、引入相互作用矩阵，通过多层自适应相互依赖网络模型对嵌套时间窗口矩阵进行处理，生成综合的节点状态向量；基于综合的节点状态向量，计算预测故障评分；基于预测故障评分，对游戏设备故障进行监测。

2.根据权利要求1所述的游戏设备故障监测方法，其特征在于，所述S1，具体包括：在对多维时序数据集进行维度间的互相关递归分析的过程中，定义互相关函数，识别具有强耦合关系的维度对；通过多层次的递归处理对各维度之间的强耦合关系进行细化，得到不同层次的递归结果。

3.根据权利要求1所述的游戏设备故障监测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：多层自适应相互依赖网络模型在多层网络结构中引入自适应相互依赖机制，通过构建多层自适应相互依赖的网络结构，处理嵌套时间窗口矩阵，得到每一层网络的节点状态向量，具体公式如下：其中，h(l)(t)表示在t时刻第l层网络的节点状态向量；h(l)(t-1)表示在t-1时刻第l层网络的节点状态向量；表示第l层的自更新权重矩阵；表示第l层的输入权重矩阵；W(l)(t)是第l层的嵌套时间窗口矩阵；Ωls表示来自除第l层以外的层的相互依赖影响的综合；s表示不同的网络层索引，用于遍历所有与第l层不同的其他层；γls表示从第s层到第l层的相互依赖权重；h(s)(t)表示在t时刻第s层网络的节点状态向量；Ωls表示从第s层到第l层的相互作用矩阵；L是多层自适应相互依赖网络的层数；

通过对每一层的节点状态向量进行加权求和，生成综合的节点状态向量。

4.根据权利要求3所述的游戏设备故障监测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：通过线性变换将综合的节点状态向量转换为标量故障评分。

5.根据权利要求1所述的游戏设备故障监测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：设计多层自适应相互依赖网络模型的损失函数，对相互作用矩阵Ωls进行更新。

6.根据权利要求5所述的游戏设备故障监测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：通过引入均方误差、稳健性项和稀疏性正则化项，并对均方误差、稳健性项和稀疏性正则化项进行加权求和，得到多层自适应相互依赖网络模型的损失函数。

7.根据权利要求6所述的游戏设备故障监测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：基于相互作用矩阵，引入自适应调整机制，使相互作用矩阵动态适应各层节点状态的变化；通过迭代优化的方式，根据多层自适应相互依赖网络模型的损失函数对相互作用矩阵进行调整。

8.根据权利要求1所述的游戏设备故障监测方法，其特征在于，所述S2，具体包括：在得到预测故障评分后，设定阈值，将预测故障评分与阈值进行比较，判断当前游戏设备是否处于故障状态。