公开(公告)号：CN116969292A

公开(公告)日：2023-10-31

申请号：CN202310781780.7

申请日：2023-06-29

Applicant: 浙江省特种设备科学研究院

Inventor： 李科 ,  傅军平 ,  陈向俊 ,  刘华清 ,  杨望卓

IPC: B66B7/12 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明提出了一种电梯滑移量的预测方法及系统，首先采集相同工况下不同工作时间段下的电梯滑移量数据，并进行数据预处理；然后初始化编码器‑解码器模型，其中编码器结构为自定义滑移量分布生成编码器，该模型将采集到的电梯滑移量数据生成一个对应的概率分布；解码器模型结合深度强化学习模型，实现从概率分布模型到实际滑移量数据的输出；同时在编码器‑解码器模型中引入外部注意力机制，捕获采集电梯滑移量数据与外部轿厢、对重等的依赖关系，不断对模型参数进行优化；接着应用S折交叉验证方法，选出S次评测中平均测试误差最小的模型；最后对模型进行预测，并将预测结果与实际数据进行对比获得均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE。