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垂直交通客流分析与电梯群控制优化研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-15页
第一章 绪论第15-24页
   ·引言第15-16页
   ·电梯控制技术的发展第16-18页
   ·电梯群控制技术的发展历史、研究现状及现实意义第18-22页
     ·电梯群控制的发展历史第18-19页
     ·电梯群控制的研究现状第19-21页
     ·电梯群控制研究的意义第21-22页
   ·论文的主要工作及内容安排第22-24页
第二章 电梯群控制系统的计算机仿真第24-37页
   ·引言第24页
   ·电梯群控制系统结构第24-26页
   ·仿真系统模型第26-32页
     ·交通流产生模块第27-28页
     ·数据管理模块第28-29页
     ·数据通信模块第29页
     ·层站召唤分配模块第29-31页
     ·电梯运行模块第31-32页
   ·电梯群控制系统的数字仿真技术第32-34页
   ·仿真测试第34-36页
   ·本章小结第36-37页
第三章 基于人工免疫系统的电梯交通流分析第37-51页
   ·电梯交通流分析第37-38页
   ·客流数据的收集第38-39页
   ·基于人工免疫系统的电梯交通流聚类第39-46页
     ·人工免疫系统原理第39-40页
     ·人工免疫系统模型第40-42页
     ·电梯交通流数据的聚类分析第42页
     ·仿真研究第42-46页
   ·基于支持向量机的电梯交通流聚类第46-50页
     ·支持向量机聚类的基本原理第46-47页
     ·两阶段聚类的结构第47-48页
     ·聚类算法的步骤第48页
     ·仿真实验第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第四章 基于支持向量机的电梯交通流预测第51-58页
   ·引言第51-52页
   ·支持向量机回归原理第52-54页
   ·基于支持向量机回归的客流预测第54-57页
     ·数据预处理第54-56页
     ·预测方法与误差测量第56页
     ·预测结果与讨论第56-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 电梯交通高峰客流的动态分区控制第58-78页
   ·引言第58-59页
   ·电梯交通的动态分区模型第59-65页
     ·连续楼层的动态分区模型第59-64页
     ·离散楼层的动态分区模型第64-65页
   ·人工免疫优化算法流程第65-66页
   ·基于人工免疫系统的连续楼层动态分区优化第66-71页
     ·人工免疫算法设计第66-68页
     ·仿真研究第68-71页
   ·基于人工免疫系统的离散楼层动态分区优化第71-77页
     ·人工免疫算法设计第71-74页
     ·仿真研究第74-77页
   ·本章小结第77-78页
第六章 随机层间客流的电梯群模糊控制第78-90页
   ·引言第78-79页
   ·乘客需求分析第79-80页
   ·电梯群控制策略第80-84页
     ·电梯群控制系统介绍第80页
     ·电梯群控制系统的评价体系第80-82页
     ·最长候梯时间第82-83页
     ·最大冲击数第83-84页
   ·电梯群控系统的模糊控制第84-87页
   ·仿真研究第87-89页
   ·本章小结第89-90页
第七章 午饭交通电梯群控制的动态优化第90-101页
   ·引言第90页
   ·THV 算法的原理第90-91页
   ·午饭交通的特点第91-92页
   ·电梯系统仿真模型第92-94页
   ·电梯群控制动态优化的人工免疫算法设计第94-97页
     ·个体与群体第94-95页
     ·亲和力的度量第95页
     ·相似度与抗体浓度第95-96页
     ·选择克隆、交叉与变异操作第96-97页
     ·新抗体的产生以及算法终止条件第97页
   ·仿真研究第97-100页
   ·本章小结第100-101页
结论第101-103页
参考文献第103-112页
攻读博士学位期间发表的论文第112-114页
致谢第114-116页
附录第116-117页
 附录 A 符号索引表第116-117页
 附录 B 高峰期间电梯往返一周时间周期示意图第117页

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