1.一种使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，所述系统包括：

数据解析器件，用于获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流；

信息捕获器件，用于获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度；

模型建立器件，用于建立前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型为执行过设定数目的各次学习后的前馈神经网络，所述设定数目的取值与所述目标电缆的长度单调正向关联，其中，所述前馈神经网络的每一次学习使用已出现破损的单根电缆的各项使用信息以及已出现破损的单根电缆的各项固化信息；

评估执行机构，分别与所述数据解析器件、所述信息捕获器件以及所述模型建立器件连接，用于使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长；

预警操作机构，与所述评估执行机构连接，用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度小于等于设定长度阈值时，发出破损预警信号；

其中，所述预警操作机构还用于在所述目标电缆的使用时长与智能评估的所述目标电缆出现破损的破损时长的间隔时间分段的长度大于所述设定长度阈值时，发出无损评估信号；

其中，使用所述前馈神经网络模型基于所述目标电缆的各项使用信息和所述目标电缆的各项固化信息智能评估所述目标电缆出现破损的破损时长包括：所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长；

其中，所述目标电缆出现破损的破损时长为所述目标电缆的出厂时间到所述目标电缆出现破损的时间的间隔时长包括：所述间隔时长采用小时进行数值表示；

获取目标电缆的各项使用信息，所述目标电缆的各项使用信息包括所述目标电缆所在地区的平均湿度、平均温度和平均气压、所述目标电缆的使用时长以及所述目标电缆的通线电流包括：所述目标电缆的使用时长为所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度；

其中，所述目标电缆的使用时长为所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度包括：所述目标电缆的出厂时间到当前时间二者时间的时间长度采用小时进行数值表示；

其中，获取目标电缆的各项固化信息，所述目标电缆的各项固化信息包括所述目标电缆的垂直截面的面积、所述目标电缆的长度、所述目标电缆内部的导线根数以及所述目标电缆的平均宽度包括：沿着所述目标电缆的电缆走向获取均匀间隔的各个位置分别对应的各处电缆宽度，将所述各处电缆宽度去除最大值和最小值后剩余的多处电缆宽度的算术平均值作为所述目标电缆的平均宽度；

其中，采用宽度传感器测量沿着所述目标电缆的电缆走向的均匀间隔的各个位置分别对应的各处电缆宽度。

2.如权利要求1所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，所述系统还包括：

触摸屏幕，用于根据用户的操作，接收用户分别针对所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的输入信息。

3.如权利要求1所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，所述系统还包括：

压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力。

4.如权利要求3所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于：

压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力包括：所述压力检测设备内置压力分析设备，用于在接收到的所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力超限时，发出压力报警指令。

5.如权利要求4所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于：

压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述压力检测设备内置压力分析设备，用于在接收到的所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件各个设备的外壳当前所承受的即时压力都未超限时，发出压力安全指令。

6.如权利要求5所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于：

压力检测设备，设置在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳上，用于测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件任一设备的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力。

7.如权利要求6所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，还包括：

所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力包括：所述多个压力检测单元的内部结构相同。

8.如权利要求7所述的使用神经网络的电缆破损评估系统，其特征在于，还包括：

所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述多个压力检测单元的压力测量上限值和压力测量下限值分别相等；

其中，所述多个压力检测单元的压力测量上限值和压力测量下限值分别相等包括：所述压力测量上限值大于所述压力测量下限值；其中，所述压力检测设备采用多个压力检测单元，用于分别测量所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳当前所承受的即时压力还包括：所述多个压力检测单元分别安装在所述模型建立器件、所述评估执行机构、所述信息捕获器件以及所述数据解析器件的外壳的顶端的底部位置且位于所述底部的中央。