摘要
本发明公开了一种基于融合网络模型的电梯健康状况评估方法,属于特种设备评估技术领域。该方法包括:采集待测电梯的多维数据并进行预处理;构建BP神经网络模型,将遗传算法GA作为优化BP神经网络模型超参数、权值与阈值的策略,得到GA‑BP神经网络模型,基于GA‑BP神经网络模型得到电梯健康状况的第一评估结果;构建逻辑判断模型,得到电梯健康状况的第二评估结果;将GA‑BP神经网络模型以及逻辑判断模型的评估结果进行融合并分级,将分级结果作为最终的电梯健康状况诊断结果。本发明结合了神经网络的学习和预测能力以及逻辑判断的直观性和精确性,以提高电梯健康状况评估的准确性和效率为电梯的安全运行提供有力保障。
技术关键词
健康状况评估方法
BP神经网络模型
电梯
节点数
遗传算法
数据
逻辑
超参数
物联监控
列表
特种设备
表达式
关系
策略
偏差
网络结构