[发明专利]一种基于深度学习的自注意力电梯困人预测方法有效
| 申请号： | 202210192632.7 | 申请日： | 2022-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN114266201B | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 王黎斌;汪宏;李伟忠;邓丽芬;许卫全;张宇;周东;王启洲;王陆嘉;朱俊超;周原冰;吴斌;马舜 | 申请（专利权）人： | 杭州市特种设备检测研究院（杭州市特种设备应急处置中心） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06F111/08 |
| 代理公司： | 杭州天昊专利代理事务所(特殊普通合伙) 33283 | 代理人： | 董世博 |
| 地址： | 310000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的自注意力电梯困人预测方法，其中深度学习模型接受电梯静态信息和历史动态信息，对输入特征做归一化处理，将处理后的特征传入长短期记忆网络，获得时序抽象特征；将时序抽象特征序列放入自注意力机制层，计算不同时间点的特征对于当前时间点特征的相似性，并加权求和，得到综合全时段信息的当前时间点特征；将综合后的当前时间点特征传入二层全连接层，将特征转换为二元的困人/不困人概率预测；本发明可以在不使用电梯组件具体运行数据的前提下，仅使用电梯的静态数据与历史动态数据，预测电梯在下一个时间点的困人概率，解决电梯在当前物联网设备安装不足的情况下直接有效数据不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 注意力 电梯 困人 预测 方法 | ||
【主权项】：
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