一种基于分解-自相关和Wavelet的智慧电梯维保周期预测方法

本发明提供的一种基于分解‑自相关和Wavelet的智慧电梯维保周期预测方法，其步骤包括：采集物联网电梯的原始数据；对原始数据进行清洗和归一化处理；通过卡方检验筛选与故障相关的特征，并使用滑动窗口法生成数据集，标签为未来多个周期的故障数据；利用Embedding层对特征进行编码，并输入由自相关机制和分解模块堆叠构成的多层编码器，提取时间序列中的长期趋势和季节性特征；同时，结合小波变换提取数据中的高频成分；将长期趋势、季节性波动特征与高频成分结合，能够有效的学习数据的依赖关系和突变情况，实现预测；通过多层感知机输出二分类标签的概率；模型训练完成后，能够准确预测未来多个周期的维保需求。