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 |