基于模糊神经网络算法的电梯群控系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·电梯在人们生活中的作用 | 第7-8页 |
| ·电梯的发展历史 | 第8-9页 |
| ·电梯控制方式的发展 | 第9页 |
| ·课题研究的背景 | 第9页 |
| ·本章小结 | 第9-10页 |
| 第二章 电梯群控系统的特征 | 第10-15页 |
| ·电梯群控系统的结构 | 第10页 |
| ·群控的状态 | 第10-11页 |
| ·群控的调度原则 | 第11-12页 |
| ·电梯群控系统的特点 | 第12页 |
| ·乘客对电梯群控系统的要求 | 第12-13页 |
| ·电梯群控系统的控制目标 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 电梯群控系统的控制方法 | 第15-20页 |
| ·传统的电梯群控控制方法 | 第15-16页 |
| ·搜索算法 | 第15页 |
| ·分区调度方法 | 第15-16页 |
| ·当前采用人工智能控制技术的电梯群控策略 | 第16-19页 |
| ·基于专家系统的群控方法 | 第16-17页 |
| ·基于模糊逻辑控制的群控方法 | 第17页 |
| ·基于神经网络控制的群控方法 | 第17-18页 |
| ·基于遗传算法的群控方法 | 第18-19页 |
| ·基于模糊神经网络的群控方法 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第四章 模糊神经网络的研究与实现 | 第20-36页 |
| ·模糊控制技术 | 第20-23页 |
| ·模糊理论的概述 | 第20-21页 |
| ·模糊推理系统 | 第21-23页 |
| ·神经网络技术 | 第23-28页 |
| ·神经元 | 第24-25页 |
| ·BP算法 | 第25-26页 |
| ·自组织竞争 | 第26-28页 |
| ·模糊神经网络 | 第28-35页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第28-30页 |
| ·模糊神经网络的学习算法 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 电梯群控系统的交通流模式识别 | 第36-39页 |
| ·交通流量分析 | 第36页 |
| ·常见写字楼的交通模式 | 第36-37页 |
| ·交通模式识别特征提取 | 第37-38页 |
| ·电梯群控系统交通模式的辨识办法 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 基于模糊神经网络的电梯群控 | 第39-49页 |
| ·最长候梯时间的计算 | 第40页 |
| ·最长乘梯时间的计算 | 第40-42页 |
| ·优先度的确定 | 第41页 |
| ·影响度的确定 | 第41-42页 |
| ·最大冲击次数计算 | 第42-44页 |
| ·模糊集合和模糊规则的确定 | 第44-45页 |
| ·模糊网络隶属函数的确定 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第七章 电梯群控系统的仿真分析 | 第49-58页 |
| ·群控程序流程图 | 第49-52页 |
| ·电梯群控仿真 | 第52-53页 |
| ·仿真分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第八章 结束语 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
