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更新時間:2025.05.11
基于SVR的電梯交通流時間序列預測

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頁數(shù): 5頁

為了使電梯群控系統(tǒng)更好地跟蹤電梯交通流的變化以提高群控系統(tǒng)的性能,提出了基于支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)的電梯交通流預測方法。針對電梯交通流時間序列小樣本的特性,考慮了電梯交通流的橫向和縱向變化趨勢,采用SVR算法建立了電梯交通流時間序列的預測模型。給出了預測的評價指標,研究了SVR模型中的參數(shù)對預測效果的影響,利用試驗尋優(yōu)的方法確定了SVR預測模型的最優(yōu)參數(shù)。最后,與電梯交通流RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型進行了比較研究,分析了數(shù)據(jù)樣本中波動較大部分的預測效果,結果表明SVR算法比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡方法具有更好的預測性能、泛化能力和魯棒性,實現(xiàn)了電梯交通流較好的擬合和預測。

電梯乘客平均逗留時間的研究

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頁數(shù): 4頁

本文以高峰期的交通模式為例,根據(jù)大樓參數(shù)、電梯參數(shù)、交通流參數(shù)確定電梯的服務率與乘客到達率的函數(shù)關系,然后運用二分法迭代求解乘客到達率,最后運用排隊論相關知識,根據(jù)乘客到達率與電梯服務率,確定成批量服務的平均逗留時間的數(shù)學模型。

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