简介：摘要：本研究旨在探索机器学习技术在电梯预测性维护中的应用。随着城市化的加速，电梯作为现代建筑中不可或缺的部分，其安全和效率的保障显得尤为重要。传统的电梯维护方法往往依赖于定期检查或故障响应，这不仅耗时且效率低下，而且无法预防突发故障。针对这一问题，本研究采用了随机森林（RF）和长短期记忆网络（LSTM）两种机器学习模型，以从电梯运行数据中提取有用信息，并预测潜在的维护需求。通过这种方法，期望实现对电梯故障的早期识别和预防，优化维护资源的分配，从而提高电梯系统的运行效率和安全性。
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