电梯交通分析及电梯优化控制方法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-14页
第1章 绪论	第14-29页
·课题背景及研究的目的和意义	第14-16页
·电梯交通分析技术研究现状及分析	第16-18页
·电梯群控技术研究现状及分析	第18-24页
·电梯群控制技术的发展及研究现状	第19-23页
·电梯群控技术的应用	第23-24页
·电梯速度控制系统综述	第24-26页
·国内外电梯速度控制系统的现状及分析	第24-25页
·电梯速度控制中的智能优化控制算法	第25-26页
·本文主要研究内容	第26-29页
第2章 支持向量机与相空间重构结合预测电梯交通流	第29-47页
·引言	第29-30页
·电梯交通流数据采集与预处理	第30-31页
·电梯交通流混沌特性的判别	第31-36页
·电梯交通流时间序列的相空间重构	第31-32页
·小数据量法	第32-33页
·Poincare截面法	第33-34页
·混沌特性判别	第34-36页
·电梯交通流混沌序列SVM预测模型	第36-41页
·支持向量回归	第36-38页
·预测模型的建立	第38-40页
·模型参数的选取	第40-41页
·电梯交通流混沌序列RBF预测模型	第41-42页
·仿真实验及结果分析	第42-45页
·本章小结	第45-47页
第3章 基于PSO模糊聚类的电梯交通流模式识别	第47-63页
·引言	第47-48页
·基于模糊C均值聚类算法的电梯交通模式识别	第48-49页
·基于模糊核聚类算法的电梯交通模式识别	第49-52页
·核方法	第49-50页
·模糊核聚类	第50-52页
·基于粒子群优化模糊聚类算法的电梯交通模式识别	第52-55页
·粒子群优化算法	第52-53页
·粒子群优化模糊聚类算法	第53-54页
·电梯交通模式的识别	第54-55页
·仿真结果及结果分析	第55-62页
·基于标准数据集的聚类算法性能验证	第55-56页
·电梯交通模式聚类分析	第56-62页
·本章小结	第62-63页
第4章 基于模糊控制的电梯群调度算法	第63-87页
·引言	第63-64页
·电梯群控系统中的传统调度算法	第64-67页
·最小最长候梯时间算法	第64-66页
·区域控制算法	第66-67页
·电梯群模糊区域多目标调度算法	第67-73页
·算法描述	第67-68页
·长候梯时间优先级	第68-70页
·乘梯时间优先级	第70-72页
·控制权重	第72-73页
·电梯群模糊多规则多目标控制算法	第73-79页
·算法描述	第73-75页
·候梯时间优先级	第75-76页
·停站次数优先级	第76页
·乘客数量优先级	第76-77页
·运行距离优先级	第77-78页
·权系数取值	第78-79页
·电梯群控调度仿真	第79-86页
·本章小结	第86-87页
第5章 电梯零速停靠控制算法	第87-109页
·引言	第87-88页
·电梯速度曲线分析及优化机理	第88-92页
·电梯速度曲线的分析	第88-90页
·电梯速度曲线的优化	第90-92页
·电梯零速停靠的小波神经网络的预测模型	第92-97页
·小波及小波变换	第93-94页
·小波神经网络预测模型	第94-96页
·遗传算法优化小波神经网络的参数	第96-97页
·电梯零速停靠的RBF神经网络预测模型	第97-99页
·RBF神经网络预测模型	第97-99页
·预测模型的参数选择	第99页
·电梯零速停靠的BP神经网络预测模型	第99-100页
·预测仿真实验及结果分析	第100-104页
·小波预测模型的参数优化	第101-102页
·RBF神经网络模型参数的选择分析	第102-103页
·预测仿真结果分析	第103-104页
·电梯零速停靠控制算法仿真	第104-107页
·本章小结	第107-109页
结论	第109-111页
参考文献	第111-120页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果	第120-123页
致谢	第123-124页
个人简历	第124页