多轿厢群控电梯交通模式识别与调度
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第11页 |
| 1.1.1 课题研究的目的 | 第11页 |
| 1.1.2 课题研究的意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外多轿厢电梯系统的发展和现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 多轿厢电梯系统的发展 | 第12页 |
| 1.2.2 国内外多轿厢电梯系统的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文研究的主要内容 | 第14页 |
| 1.4 论文的基本结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 多轿厢电梯系统 | 第17-25页 |
| 2.1 多轿厢电梯的组成 | 第17-19页 |
| 2.2 多轿厢电梯的分类 | 第19-21页 |
| 2.3 多轿厢电梯客流模式分析 | 第21-24页 |
| 2.3.1 多轿厢电梯的运行方式 | 第21-23页 |
| 2.3.2 多轿厢电梯的交通模式 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 多轿厢电梯系统建模 | 第25-31页 |
| 3.1 系统特性 | 第25-26页 |
| 3.2 性能指标 | 第26页 |
| 3.3 多轿厢电梯控制系统的数学模型 | 第26-30页 |
| 3.4 本章小节 | 第30-31页 |
| 第四章 基于混合核的多轿厢电梯交通模式识别 | 第31-43页 |
| 4.1 算法基本原理 | 第31-33页 |
| 4.1.1 核主成分分析 | 第31-32页 |
| 4.1.2 支持向量机 | 第32-33页 |
| 4.2 KPCA与SVM混合核算法描述 | 第33-34页 |
| 4.3 实验与仿真 | 第34-41页 |
| 4.3.1 交通数据预处理分析 | 第35-37页 |
| 4.3.2 模式识别准确性分析 | 第37-40页 |
| 4.3.3 模式识别通用性分析 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小节 | 第41-43页 |
| 第五章 基于Fast R-CNN的多轿厢电梯调度 | 第43-53页 |
| 5.1 Fast R-CNN目标检测 | 第43-45页 |
| 5.1.1 Fast R-CNN模型 | 第43-44页 |
| 5.1.2 Fast R-CNN训练 | 第44-45页 |
| 5.1.3 目标检测中Fast R-CNN的应用 | 第45页 |
| 5.2 动态分区调度原理 | 第45-46页 |
| 5.3 轿厢调度方案 | 第46-47页 |
| 5.4 实验与仿真 | 第47-51页 |
| 5.4.1 Fast R-CNN目标检测实验分析 | 第47-49页 |
| 5.4.2 调度实验分析 | 第49-51页 |
| 5.5 本章小节 | 第51-53页 |
| 第六章 结论 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第59页 |
| 作者在攻读硕士学位期间获国家发明专利 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
