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龙图腾网恭喜淮阴工学院申请的专利基于改进的黏菌算法优化Elman神经网络的电梯故障预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115759359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211341256.X，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于改进的黏菌算法优化Elman神经网络的电梯故障预测方法是由范媛媛;孟迪飞;桑英军;杨艳;张铭;张涛;鲁庆;王业琴设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进的黏菌算法优化Elman神经网络的电梯故障预测方法在说明书摘要公布了：一种基于改进的黏菌算法优化Elman神经网络的电梯故障预测方法,利用传感器采集电梯的运行数据，通过WIFI模块将数据上传给后台进行数据处理，后台采用改进的黏菌算法优化Elman神经网络模型，黏菌算法经过sine‑tent混沌映射优化和加入贪心步骤优化，将具有更高精度的寻优结果输出到Elman神经网络模型，从而优化Elman模型的权值和阈值，最后输出预测结果；所述电梯的运行数据经过预处理输入优化的Elman模型后，可以对未来一段时间电梯运行时可能发生的故障进行预测；经过sine‑tent混沌映射和加入贪心步骤进行改进，改进之后的黏菌算法相比于原算法具有更好的寻优能力，进而使最后输出更佳的预测结果。本发明能提前预测故障，使电梯维护人员更方便的对电梯进行维护，减少事故的发生。

本发明授权基于改进的黏菌算法优化Elman神经网络的电梯故障预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进的黏菌算法优化Elman神经网络的电梯故障预测方法，其特征在于：利用传感器采集电梯运行数据，通过WIFI模块将数据上传给后台进行数据处理，后台的数据处理采用改进的黏菌算法优化的Elman神经网络模型；黏菌算法经过sine-tent混沌映射优化和加入新的贪心步骤优化，将具有更高精度的寻优结果输出到Elman神经网络模型，从而优化Elman模型的权值和阈值，最后输出预测结果；具体的运行步骤包括：步骤1：利用传感器采集各项电梯运行数据；步骤2：将采集到的数据上传至后台进行数据预处理；改进的黏菌算法是对原黏菌算法经过sine-tent混沌映射优化和加入新的贪心步骤进行优化；加入的贪心步骤公式如下：y1＝e-t*sin6tt∈0,5π 公式1中是让黏菌个体在当前最优值附近进行搜索，将搜索结果和当前个体的适应度进行比较，若新个体的适应度值优于当前个体，则更新位置到新个体，反之保留原来的位置；其中，xn1为新个体，xbest为当前最优个体，y1为震荡衰减函数，randA为[-a,a]的均匀随机数，xr是整个种群中的随机个体，xi为当前个体，t为自变量，F为适应度值；黏菌算法增加sine-tent混沌映射优化的公式如下： xn2＝xbest+kn*ωnx1-x23公式2中，kn为[0,1]中的sine-tent映射；公式3是经过sine-tent混沌优化之后的黏菌算法个体更新公式；加入混沌映射后的个体更新公式具有更好的全局搜索性能，有效的跳出局部最优；公式3中，kn为[0,1]中的sine-tent映射,ω1为权值，xbest为当前最优个体，x1、x2为两个随机个体；步骤3：针对步骤2中的数据预处理，将采集到的数据进行归一化处理，把数据统一归为[0,1]，并输入到Elman神经网络模型；归一化处理的公式如下： 公式4中，x为当前位置的值,x'为归一化之后的值，xmin为数据集中的最小值，xmax为数据集中的最大值，c、d为归一化之后的最大值和最小值，公式4中c、d的取值为[0,1]；步骤4：初始Elman模型的权值和阈值；步骤5：利用黏菌算法得出最优值；通过排序、权重更新、位置更新三个部分，黏菌算法得到一个最优个体，将最优个体输入到Elman模型优化该模型的权值或阈值；排序、权重更新、位置更新三个部分具体的操作方式为：S1.排序：即对种群的适应度优劣进行排序，为后续计算做准备；S2.权重更新：更新权重时，不同的个体有不同的更新方式，其中适应度较优的一半种群采用公式5，较差的一半采用公式6； 在公式5和公式6中，xw为该次迭代中适应度最差值，适应度较优的一半种群经过权重更新公式后权重取值较大，适应度越好的个体权重越接近1，反之则权重越小；S3.位置更新：根据公式更新位置，更新公式为： p＝tanh|Fxbest-Fxi|9xn3＝rand*xmax-xmin+xminrand1≤z10 xn5＝randB*xirand1z,rand2p12公式7和公式8是参数更新公式，随着迭代次数最后趋于0，公式9是阈值公式，用于在位置更新时决定用公式10或者公式11；在公式78中，a、b为逐渐迭代到0的值，用于控制randA和randB的上下限，p为判断阈值，t为当前迭代数，T为最大迭代数；公式101112是具体的位置更新公式，公式10的作用是获取一个随机位置；公式11是在当前最优位置附近进行搜索；公式12则是让个体收敛到0；在公式101112中，xn3、xn4、xn5为个体最新位置，rand1、rand2是[0,1]内的随机数，z为常量，取值为0.03；randA为[-a,a]的均匀随机数，randB为[-b,b]内的均匀随机数；步骤6：判断是否达到结束条件，若达到条件则将最优值赋给Elman神经网络；若没有达到，则重新进行步骤5；步骤7：根据Elman神经网络的输出结果，判断电梯是否会出现对应的电梯故障。

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