随着电梯在人们生产和生活领域中的飞速增长,电梯运行的安全状况已经成为影响经济发展和社会稳定的重要因素之一。传统的电梯安全评价采用笔录或人工巡视的方式对电梯进行监管。由于与电梯相关的操作种类众多,检查巡视质量很难保证,人为因素比较大,其评价的准确性具有很大的局限性。本文针对传统电梯安全评价方法的弊端,提出了基于机器学习的电梯安全管理评价方法。本文的研究工作主要有以下几个方面：1)制定了电梯安全检查表。用安全检查表预定的表项逐项采集电梯安全相关的实际数据,可以避免遗漏和疏忽,发现电梯设备的安全隐患。2)设计了电梯安全评价算法。该算法首先利用安全检查表分析法分析初始数据,其次用模糊数学原理处理数据,将评价结果以分值和等级两种形式反馈给用户,最后将当前评价结果与历史评价记录分析对比,采用机器学习的原理结合电梯评价知识库中的电梯维修知识,对安全状况不良的电梯提供准确有效的整改建议及措施。3)开发了电梯安全评价管理软件。本文运用mysq15.0数据库建立与电梯安全相关的数据库表,用visual studio2005开发电梯安全评价管理系统,实现电梯设备基本信息的管理和安全状况的评价。本文将安全检查表分析法、模糊数学理论,机器学习等相关技术综合应用于电梯安全管理评价系统中,识别电梯存在的潜在风险以及度量其严重程度,实例证明该方法不仅使得电梯安全评价结果定量化、准确化,而且给出可靠的整改建议对保障电梯使用单位的人身安全和财产安全有重要的现实意义。