| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 电梯交通流的研究现状及分析 | 第14-15页 |
| 1.3 电梯群控技术研究现状分析及发展趋势 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 电梯群控系统的结构特征分析 | 第19-29页 |
| 2.1 电梯群控系统介绍 | 第19-20页 |
| 2.2 电梯群控系统的基本特征 | 第20-22页 |
| 2.2.1 电梯群控系统的随机性 | 第20页 |
| 2.2.2 电梯群控系统的扰动性 | 第20-21页 |
| 2.2.3 电梯群控系统的非线性 | 第21页 |
| 2.2.4 电梯智能群控调度系统的多目标性 | 第21-22页 |
| 2.3 电梯群控系统仿真模型 | 第22-29页 |
| 第3章 电梯交通流预测 | 第29-41页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 电梯交通流预测问题分析 | 第29-30页 |
| 3.3 电梯交通流预测模型 | 第30-33页 |
| 3.3.1 灰色GM(1,1)预测模型 | 第30-31页 |
| 3.3.2 灰色GM(1,1)模型的优化改进 | 第31页 |
| 3.3.3 原始灰色振荡序列的变换 | 第31-32页 |
| 3.3.4 GM(1,1)模型的背景值改进 | 第32-33页 |
| 3.4 基于等维新息原则优化GM(1,1)模型 | 第33-34页 |
| 3.5 电梯交通流预测 | 第34-39页 |
| 3.5.1 基于电梯交通流周期特性灰色GM(1,1)预测 | 第34-35页 |
| 3.5.2 基于电梯交通流发展趋势的滚动GM(1,1)预测 | 第35-37页 |
| 3.5.3 组合预测 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 电梯交通模式的识别 | 第41-55页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 电梯交通模式识别方法 | 第41-51页 |
| 4.2.1 电梯客流预测修正 | 第41-45页 |
| 4.2.2 电梯交通模式分析 | 第45页 |
| 4.2.3 粗糙集理论 | 第45-46页 |
| 4.2.4 实际交通模式分析 | 第46-47页 |
| 4.2.5 电梯载客率X_(max)的确定 | 第47-48页 |
| 4.2.6 电梯交通模式属性约简 | 第48页 |
| 4.2.7 电梯输入量模糊化 | 第48-49页 |
| 4.2.8 电梯交通模式模糊推理 | 第49-51页 |
| 4.3 仿真结果 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于改进遗传算法的电梯智能群控调度系统研究 | 第55-81页 |
| 5.1 引言 | 第55页 |
| 5.2 电梯智能群控调度系统的多目标优化问题模型 | 第55-60页 |
| 5.2.1 多目标优化概述 | 第55-56页 |
| 5.2.2 多目标优化函数选取 | 第56-58页 |
| 5.2.3 多目标评价函数 | 第58-60页 |
| 5.2.4 电梯智能群控多目标函数调度算法设计 | 第60页 |
| 5.3 基于改进遗传算法的电梯智能群控调度算法 | 第60-69页 |
| 5.3.1 遗传算法概述 | 第60-61页 |
| 5.3.2 改进遗传算法设计 | 第61-69页 |
| 5.4 电梯群控系统仿真平台 | 第69-74页 |
| 5.4.1 电梯群控系统测试平台 | 第69-74页 |
| 5.4.2 仿真结果分析 | 第74页 |
| 5.5 电梯临界满载运行状态识别 | 第74-79页 |
| 5.5.1 电梯临界满载识别 | 第75-79页 |
| 5.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
