在現代社會，電梯已經成為城市生活中不可或缺的一部分。然而，電梯故障和事故也給人們帶來了安全隱患與經濟損失。因此，提前預測電梯故障具有重要意義。本書旨在介紹機器學習方法在電梯故障預判中的應用，通過運用智能技術，提前預判乘客電梯機械故障，以提高電梯的安全性、可靠性和運行效率。

　　本書詳細闡述智能預判方法的理論基礎和技術框架，通過運用機器學習、數據分析和模式識別等先進技術，提出了一種基于物聯網模式的電梯故障預診斷方法；通過監(jiān)測電梯系統(tǒng)中各種傳感器數據和指標，結合歷史故障數據和模型訓練，實現對電梯機械故障的智能預測。另外，本書還探討了實際應用中如何建立預測模型和優(yōu)化算法，以提高故障預測的準確性和實時性。本書通過實際案例和應用實驗，驗證所提出的方法的有效性和實用性。通過本書的學習和實踐，讀者將能夠掌握乘客電梯機械故障智能預判的核心理論和方法，為電梯安全運行和按需維保做出積極貢獻。

　　本書第一完成單位為常熟理工學院。本書內容來自蘇州市科技計劃（SYG202021）、江蘇省高等學校自然科學研究（20KJA460011、21KJA510003）、蘇州市吳江區(qū)科技計劃（智能電梯技術研究中心）等基金項目的階段性成果。本書在撰寫過程中得到了中國特種設備檢測研究院、江蘇省特種設備安全監(jiān)督檢驗研究院、東南電梯股份有限公司、通用電梯股份有限公司、蘇州萊茵電梯股份有限公司以及蘇州遠志科技有限公司等單位的大力支持。

　　通過不斷的研究和創(chuàng)新，智能預判方法將在乘客電梯領域發(fā)揮越來越重要的作用。衷心希望本書能夠為乘客電梯行業(yè)的從業(yè)者、維保人員、研究學者及相關領域的決策者提供有價值的參考，促進電梯安全性和可靠性的提升。

　　由于作者水平有限，書中難免存在缺點和不足之處，懇請讀者批評指正。