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申请/专利权人：武汉市特种设备监督检验所;南京市特种设备安全监督检验研究院;中铁第四勘察设计院集团有限公司

摘要：本发明公开一种基于BP神经网络的电梯故障预测方法及系统，该方法包括：获取电梯的多个周期内的电梯数据向量，并按照周期形成多个电梯数据集，其中，所述电梯数据向量包括：电梯运行时间、电梯的负载百分比、电梯的运行速度、电梯的运行距离、电梯的加速度和电梯所在楼层的高度；设置电梯故障预测模型，并根据所述电梯数据向量，计算电梯发生故障的概率，并通过所述电梯发生故障的概率对电梯故障进行预测；设置BP神经网络，将所述电梯故障预测模型作为激活函数，并设置损失函数，将计算得到得电梯发生故障的概率与真实值进行对比，从而通过梯度下降法完成所述电梯故障预测模型中参数的拟合，以使预测结果更准确。

主权项：1.一种基于BP神经网络的电梯故障预测方法，其特征在于，包括：获取电梯的多个周期内的电梯数据向量，并按照周期形成多个电梯数据集，其中，所述电梯数据向量包括：电梯运行时间、电梯的负载百分比、电梯的运行速度、电梯的运行距离、电梯的加速度和电梯所在楼层的高度；设置电梯故障预测模型，并根据所述电梯数据向量，计算电梯发生故障的概率，并通过所述电梯发生故障的概率对电梯故障进行预测，其中，所述电梯故障预测模型包括： ，其中，为电梯发生故障的概率，为电梯数据集中的电梯数据向量的数量，为第一电梯数据集中第个电梯数据向量和第二电梯数据集中第个电梯数据向量的关联权重，为第一电梯数据集中第个电梯数据向量，为第二电梯数据集中第个电梯数据向量，为外部环境因素向量的数量，为第个外部环境因素向量的权重，为第个外部环境因素向量，为时间变化项的数量，为时间变化项的第个振幅，为时间变化项的第个频率，为时间变化项的第个相位，为偏置项，为时间；设置BP神经网络，将所述电梯故障预测模型作为激活函数，并设置损失函数，将计算得到得电梯发生故障的概率与真实值进行对比，从而通过梯度下降法完成所述电梯故障预测模型中参数的拟合，以使预测结果更准确。

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