货运铁路作为国民经济发展的重要基础设施其信号系统的可靠性直接影响运输效率与安全保障，针对货运铁路信号系统故障频发与维护成本高昂等问题设计一套基于深度学习的智能故障预测及维护系统，系统采用多源数据融合技术获取信号设备运行状态信息运用小波变换与主成分分析进行数据预处理及特征提取构建卷积神经网络与双向长短期记忆网络相结合的故障预测模型并集成注意力机制提升模式识别精度。同时开发基于强化学习的预测性维护决策系统实现维护资源的优化配置，实验验证表明该系统故障预测准确率达到 94.7%维护成本降低 23.5%设备可用性提升至 98.2%为货运铁路信号系统的智能化运维提供有效解决方案。