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钢丝绳是电梯系统中的重要部件,曳引式电梯钢丝绳的张力受电梯加速度和载荷影响,当张力过大时容易发生断裂,对张力进行时序预测能有效保证电梯钢丝绳使用安全。确定性分层跳跃网络(CRHJ)在回声状态网络（ESN）基础上,改进储备池为多层确定的循环结构,能有效提高模型的预测稳定性及精确性,并结合阿基米德优化算法(AOA)对CRHJ模型的超参数进行优化,以优化后的AOA-CRHJ构建预测模型,实现对钢丝绳运行过程中的动态张力数据进行预报和评估。同时利用LSTM及ESN方法进行对比,通过实测数据验证模型的有效性,结果表明在钢丝绳动态张力预测方面,AOA-CRHJ模型的预测精度最高。 相似文献
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