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神经网络在电梯群控技术中的应用

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 课题的背景与研究目的及意义第11-12页
    1.2 国内外电梯群控技术的研究现状第12-15页
        1.2.1 国内外电梯群控系统的研究现状第12页
        1.2.2 国内外电梯控制算法的研究现状第12-14页
        1.2.3 PLC在电梯控制领域里的研究现状第14页
        1.2.4 变频器在电梯控制领域里的研究现状第14-15页
    1.3 课题主要内容及论文结构安排第15-17页
第2章 电梯群控系统理论分析第17-25页
    2.1 电梯的分类和结构第17页
    2.2 电梯群控系统特性第17-20页
    2.3 电梯群控系统的性能评价指标第20-23页
        2.3.1 时间评价指标第20-21页
        2.3.2 能耗评价指标第21-22页
        2.3.3 乘客状态评价指标第22页
        2.3.4 乘客容忍度指标第22-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第3章 电梯群控系统的结构设计第25-35页
    3.1 电梯群控系统方案的设计第25-26页
        3.1.1 电梯群控系统结构设计第25页
        3.1.2 电梯群控系统工作流程第25-26页
    3.2 单部电梯控制器的设计第26-27页
        3.2.1 电梯控制系统组成第26-27页
        3.2.2 电梯控制系统工作流程第27页
    3.3 电梯群控系统变频器的设计与实现第27-28页
        3.3.1 变频器的结构和原理第27-28页
        3.3.2 变频器的设计第28页
    3.4 电梯群控系统PLC设计第28-31页
        3.4.1 PLC的结构第28页
        3.4.2 PLC的工作原理第28-30页
        3.4.3 PLC的设计第30-31页
    3.5 电梯PLC程序设计第31-33页
        3.5.1 电梯群控系统程序设计原理第31-32页
        3.5.2 电梯单梯控制流程设计第32-33页
    3.6 本章小结第33-35页
第4章 神经网络电梯群控的设计与实现第35-49页
    4.1 电梯群控系统的多目标控制第35-38页
        4.1.1 办公大楼的交通模式第35-36页
        4.1.2 电梯群控评价函数权值的确定第36-37页
        4.1.3 电梯群控系统评价函数的设计第37-38页
    4.2 BP神经网络的基本原理第38-40页
        4.2.1 人工神经网络算法简述第38-39页
        4.2.2 BP神经网络算法的训练流程第39-40页
    4.3 基于BP网络的电梯群控网络模型的建立第40-43页
    4.4 神经网络的训练及结果分析第43-48页
        4.4.1 神经网络训练数据第43页
        4.4.2 BP神经网络的训练和测试第43-47页
        4.4.3 仿真结果分析第47-48页
    4.5 本章小结第48-49页
第5章 粒子群优化BP网络电梯群控的设计与实现第49-59页
    5.1 粒子群算法的基本原理第49-50页
        5.1.1 粒子群算法简介第49页
        5.1.2 粒子群算法数学原理第49-50页
        5.1.3 粒子群算法流程第50页
    5.2 粒子群优化BP神经网络的电梯群控设计第50-53页
    5.3 基于粒子群优化的神经网络算法在电梯群控中的实现第53-58页
        5.3.1 粒子群优化BP神经网络的训练和测试第53-57页
        5.3.2 仿真结果分析第57-58页
    5.4 本章小结第58-59页
第6章 电梯群控系统仿真第59-65页
    6.1 系统仿真条件第59-60页
        6.1.1 电梯仿真参数第59页
        6.1.2 仿真条件第59-60页
    6.2 电梯群控系统仿真实现第60-63页
    6.3 电梯群控系统仿真结果分析第63-64页
    6.4 本章小结第64-65页
结论第65-67页
参考文献第67-71页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第71-73页
致谢第73-75页
附录第75-79页
    附录A第75-79页

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