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龙图腾网恭喜杭州市特种设备检验科学研究院(杭州市特种设备应急处置中心)申请的专利一种基于分解-自相关和Wavelet的智慧电梯维保周期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：CN119476747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510066229.3，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于分解-自相关和Wavelet的智慧电梯维保周期预测方法是由王黎斌;汪宏;张晶;李榛;任玉标;李伟忠;朱俊超;周俊坚;邓丽芬;周原冰;王陆嘉;崔天顺;吴琳琳设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分解-自相关和Wavelet的智慧电梯维保周期预测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于分解-自相关和Wavelet的智慧电梯维保周期预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分解-自相关和Wavelet的智慧电梯维保周期预测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1：按照时间采集并存储物联网电梯的原始数据，对原始数据进行归一化处理；S2：将归一化处理后的各个特征进行等频分箱，构建电梯故障的频数表；通过卡方检验频数表获得P值，比较P值与显著性水平α，判断特征与类别标签之间的相关性，筛除相关性低的特征；S3：将原始数据划分为样本、数据集、训练集、验证集和测试集；S4：利用Embedding层对数据集输入特征进行编码，将输入特征转换成低维、密集的时间序列；S5：将时间序列输入到包含分解模块和自相关机制的多层编码器中，提取时间序列的趋势和季节性特征，获得编码器输出；S6：应用Wavelet变换从输入的时间序列中解析突发事件，提取数据中的高频部分；将编码器输出与高频部分进行融合，获得融合特征；S7：将融合特征输入到多层感知机中，经过多个全连接层和非线性层，通过激活函数生成每个时间步的二分类标签概率，获得输出，即模型预测概率；S8：使用损失函数计算模型预测概率与实际标签之间的二元交叉熵，使用优化器来进行反向传播并更新模型参数；S9：训练和验证预测模型，获得最终预测模型；S10：将未来多个时间周期的预测设为多标签分类任务，利用最终预测模型进行电梯维保周期的预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州市特种设备检验科学研究院(杭州市特种设备应急处置中心)，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市拱墅区中山北路351号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。