发明专利已授权

基于PSO优化的BP神经网络预测电梯故障的方法

📄 申请号：CN201910810811.0 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2019-08-29

公开号

CN110668276B

公开日

2021-02-09

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

B66B5_00

IPC 分类号

B66B5_00 , G06N3_00 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法智能优化算法故障预测

应用场景

电梯故障预测, 电梯智能维保, 电梯安全监控, 设备健康管理, 预测性维护

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摘要

本发明公开了基于PSO优化的BP神经网络预测电梯故障的方法。现有PSO粒子群算法初期惯性权重的值还不够大，后期惯性权重值减小得不够快。本发明对标准PSO算法进行改进，将改进PSO算法得到的全局最优值作为BP的权重和偏置，得到改进PSO算法优化的BP神经网络。本发明改进PSO算法在迭代初期具有比标准PSO算法更大的惯性权重，使粒子收敛于全局最优值的能力得到提升，具有较强的全局搜索能力；在迭代后期搜索到最优值大致范围时，改进PSO算法具有比标准PSO算法更小的惯性权重，使得改进PSO算法比标准PSO算法展现了更多粒子群的多样性，完成精细搜索。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20210209

✅ 授权

20200211

?? 实质审查的生效：

20200110

📄 公开

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