基于交通模式识别的电梯调度算法研究

分析了电梯各种交通模式的特征,采用模糊神经网络对交通模式进行识别,确定辨识交通模式的特征值,并用交通流来测试网络的正确性.测试结果表明,应用模糊神经网络对电梯交通模式进行识别可准确地反映交通流的状况.将交通模式识别的结果作为派梯的依据,对电梯群控系统根据不同交通状况采用相应的派梯策略可以起到指导作用.     

电梯交通模式的模糊神经网络识别

交通模式识别的准确性将直接影响群控系统的整体性能,通过对各种电梯交通模式识别方法优、缺点的分析比较,考虑电梯交通模式的判断条件,结合神经网络和模糊推理,设计了一种基于模糊神经网络的电梯交通模式识别方法,该方法能够适应各种交通流模式的变化,并采用相应的电梯群控调度策略。     

电梯群控系统智能优化调度方法的研究

提出一种能够适应各种交通流模式的电梯群控智能优化调度方法．运用模糊神经网络对电梯的状态变量进行数据融合。融合出影响调度决策的电梯特征参数、通过小生境遗传算法对特征参数进行多目标优化分析，完成最优调度．仿真实验表明，该方法能够在各种交通流模式下进行相应的合理调度。     

基于遗传算法的层间交通模式算法研究

针对电梯群控系统层间交通模式下用户对电梯需求多样化的特点,提出了一种用于不同交通流繁重程度的层间交通模式下的调度方法,并采用遗传算法动态优化电梯调度方案,以多目标的评价函数的优化组合作为目标寻求最优派梯方案,根据电梯的运行状态和各层站的呼叫信号,构造适应度函数。在虚拟电梯群控系统环境下,对该基于遗传算法的层间交通流模式下的派梯算法进行验证、比较和分析,证明了该算法的优越性。     

智能多模式电梯群控调度方法的研究与实现

电梯群控系统的任务是有效地运送乘客，提高电梯运行效率、改善服务质量．根据 大楼不同交通流状况识别不同的交通流模式，并采用最合适的调度方法分派电梯是提高电梯 群控性能的关键．本文实现了一种基于模式识别的智能多模式电梯群控调度方法，该方法可 以在一天中根据不同的交通流状况，提供不同的群控策略,从而使电梯服务更优．仿真实验 表明了这种电梯调度方法是有效的．     

免疫规划K-均值聚类算法识别电梯群控交通流模式

提出了一种基于免疫规划K-均值聚类算法的电梯交通流模式识别新方法,以该系统前7 d的交通流数据为样本,采用免疫k-均值算法对其进行聚类分析,产生的类别对应交通流模式,将实时采样数据划分到交通流模式对应的类中,能够识别25种交通流模式;实验表明该方法识别电梯交通流模式正确率高,可以指导系统优化派梯策略,算法的收敛速度较快,能够满足群控系统的实时性要求.     

智能多模式电梯群控调度方法的研究与实现

电梯群控系统的任务是有效地运送乘客，提高电梯运行效率，改善服务质量，根据大楼不同交通流状况识别不同的交通流模式，并采用最合适的调度方法分派电梯是提高群控性能的关键，实现了一种基于模式识别的智能多模式电梯群控调度方法，该方法可以在一天中根据不同的交通流状况，提供不同的群控策略，从而使电梯服务更优，仿真实验表明了这种电梯调度方法是有效的。     

基于SVR的电梯交通流时间序列预测

为了使电梯群控系统更好地跟踪电梯交通流的变化以提高群控系统的性能,提出了基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的电梯交通流预测方法.针对电梯交通流时间序列小样本的特性,考虑了电梯交通流的横向和纵向变化趋势,采用SVR算法建立了电梯交通流时间序列的预测模型.给出了预测的评价指标,研...     

新型电梯群控系统交通模式识别方法

电梯交通模式识别是电梯群控调度的一个关键问题.针对实时变化的电梯交通流数据,提出一种新型的电梯系统交通模式识别方法.在不增加数据采集量的基础上,首先对基本交通信息进行预处理,再采用多值分类的支持向量机算法,对电梯群控系统建立交通模式分类器.建立的分类器可以根据交通流数据的变化,自适应地识别出建筑物内的最大客流层及次大客流层(厅堂除外).仿真结果表明,这种交通模式识别方法能较准确地辨识出各种交通流模式,并且通过对比试验,证明该算法的识别准确率优于人工神经网络算法,体现出较好的泛化能力,实用性强.     

基于多值分类SVM的电梯交通模式识别

针对电梯群控系统中的交通模式识别问题,提出一种基于多值分类支持向量机(SVM)的电梯交通模式识别方法。采用直接多值分类SVM对采集的电梯交通流数据进行分析,得到交通模式分类器,从而解决电梯交通流模式识别中多输入、多输出的非线性系统辨识问题。实验结果表明,该方法可实现全局最优且分类误差较小,能满足群控系统的要求。     

基于改进T-S模糊神经网络的交通流量预测

在萤火虫优化算法和T-S模糊神经网络的基础上,提出了一种采用萤火虫算法优化的T-s模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用萤火虫算法得到T_s模糊神经网络的最优参数配置,从而能发挥T-s模糊神经网络泛化的映射能力。将该算法应用到实测交通流中进行算法的有效性验证,并与传统的T-s模糊神经网络和遗传算法优化的T-S模糊神经网络进行比较,仿真结果表明该算法具有更高的预测准确性,从而证明了该算法在交通流量预测领域的可行性和有效性。     

Research on prediction of traffic flow based on dynamic fuzzy neural networks

Combining the advantages of the neural network and fuzzy system, this paper makes a further research on the dynamic fuzzy neural networks (D-FNN) traffic flow prediction. Instead of being in consistence with growth of the input number, the fuzzy rule number of the D-FNN increases exponentially in the whole training network structure. In particular, this method can establish a required network structure automatically. This method is applied to the traffic flow time series to analyze and compare the predicting performance of the predicting model based on the neural network method and the adaptive neural fuzzy inference system by combining with the chaos theory. The simulation result shows that this method is quite effective and can improve the predicting accuracy.     

基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法

从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有5层结构的神经模糊推理系统,利用神经网络优化调整模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则.仿真实验表明,神经网络可直接优化模糊推理系统的隶属度函数,通过对连接权值的训练间接优化模糊规则,故Sugeno型神经模糊系统相比常规模糊系统具有更好的交通流状态预测性能.     

基于IPSO的模糊神经网络优化及交通流量预测

在基于模糊神经网络的交通流量预测中,神经网络的各节点参数优化是最关键的。采用粒子群算法优化模糊神经网络的参数。针对粒子群算法易于陷入局部最优的缺点,提出一种改进的粒子群优化算法,并将改进的算法用于路口交通流量预测。仿真结果表明,该算法的收敛速度和预测精度优于传统粒子群算法、BP算法,提高了交通流量预测的精度和速度。     

基于小波模糊神经网络的实时交通流预测

实时交通流预测是智能运输系统研究的重要内容之一.本文将小波分析的相关知识与模糊神经网络相结合,给出了基于小波模糊神经网络的交通流预测模型,采用小波函数作为模糊隶属度函数,用神经网络来实现模糊推理,完成对下一个周期性交通流的估计.同时,用遗传算法来优化整个网络,实测数据验证这种方法预测精度高,收敛过程平稳,适应性强.     

基于模糊神经网络的ATM网络业务量智能预测

文章尝试将模糊神经网络方法引入ATM网络的业务量预测中。ATM网络业务源一般是随机产生的时变信号,其模型一般很难描述。文章充分考虑了模糊神经网络的学习功能,通过对相关模型的仿真,能够很好地描述ATM网络中的业务流特性,对多媒体的业务量做出了准确的预测。与传统的神经网络方法比较,具有更好的逼近效果。     

一种基于模糊神经网络的VBR MPEG视频流量预测模型

针对VBR MPEG视频流的复杂特性，充分利用人工智能方法的优势，提出了一种基于模糊神经网络的视频流量预测模型，利用模糊逻辑模型达到减少预测误差的目的，采用神经网络满足网络通信的实时性要求．实验结果表明，该模型比传统AR模型显著提高了预测的准确度和可靠性．     

基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别

当前方法不能有效的识别交通标志模糊影像,且识别交通标志所用的时间较长,存在识别效果差和识别效率低的问题。提出基于卷积神经网络的交通标志模糊影像识别方法,首先对交通标志模糊图像做亮度均衡化处理,消除交通标志自身因素和天气因素对交通标志识别过程产生的影响。对均衡化处理后的图像进行分割,计算各个图像块的显著度,挑选显著度最高的图像块作为交通标志图像的感兴趣区域。提取感兴区域中存在的HOG特征向量和LBP特征向量,对HOG特征向量和LBP特征向量进行融合,得到交通标志图像的HOG-LBP特征。将HOG-LBP特征输入卷积神经网络中,在卷积神经网络中进行前向计算和反向计算,根据计算结果调整偏差和权值,输出交通标志模糊影像的识别结果,实现交通标志模糊影像的识别。仿真结果表明,所提方法的识别效果好、识别效率高。     

基于T—S模糊神经网络的ATM网络业务量智能控制

ATM网络的业务量控制是ATM网络中的关键技术之一。在充分考虑了模糊神经网络的学习功能后,提出了利用T－S模糊神经网络算法对ATM网络进行呼叫接纳控制。仿真结果表明,该方法提高了网络对呼叫的实时处理能力,又增加了网络资源的利用率。