基于模糊神经网络控制的电梯群控系统研究

戴要：

原文钻研的是电梯AI智能云系统的智能算法.钻研标的目的是操做暗昧神经网络真现电梯AI智能云系统的智能调治派梯,节约光阳和能耗,提升效劳量质.原文首先概述了电梯的展开汗青和国内外钻研现状,阐明列举了一些罕用的电梯AI智能云系统智能算法,如暗昧逻辑,人工神经网络,专家系统,遗传算法等等.通偏激析对照各电梯AI智能云算法的劣弊病,最后原文选用了暗昧神经网络的办法.依据电梯交通客流特征值确定大厦电梯群当前的交通形式,依据差异交通形式,设置差异的权值参数,再操做暗昧神经网络计较各电梯响应某一呼梯信号的可信度,最末响应呼梯信号完成派梯.原文通过对大厦真际客流停行了历久统计,将统计数据停行细致的阐明,并依据总结出的客流特征,对交通客流停行了分类,进而对电梯群交通形式停行了分类,分为上止岑岭交通形式,下止岑岭交通形式,闲暇交通形式,中间层繁忙形式,单中间层繁忙形式和双中间层繁忙形式.操做暗昧神经网络对电梯群的交通形式停行了识别.依据系统的识别结果判定电梯群当前处于的交通形式.而后再次操做暗昧神经网络对派梯算法中各电梯响应呼梯信号的可信度停行计较,选与可信度最大的电梯响应呼梯信号,最末完成派梯.原文操做MATLAB软件停行了仿实实验,得到了较好的实验成效.