基于人工神经网络的电梯群控系统的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景、目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 课题目的和意义 | 第10页 |
| 1.2 电梯群控系统的发展概况 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外发展现状 | 第13-15页 |
| 1.4 电梯群控的发展趋势 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 电梯群控系统的结构特征分析 | 第17-25页 |
| 2.1 电梯群控系统的特性 | 第17-19页 |
| 2.2 电梯交通客流描述 | 第19-21页 |
| 2.2.1 上行高峰交通模式 | 第19-20页 |
| 2.2.2 下行高峰交通模式 | 第20-21页 |
| 2.2.3 层间交通模式 | 第21页 |
| 2.2.4 空闲交通模式 | 第21页 |
| 2.3 电梯群控系统的控制方式 | 第21-22页 |
| 2.4 电梯群控系统的特征值 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 电梯群控系统的多目标优化派梯算法研究 | 第25-37页 |
| 3.1 多目标规划的数学模型 | 第25-26页 |
| 3.2 多目标规划问题的一般解法 | 第26-27页 |
| 3.3 电梯群控系统的多目标规划分析 | 第27-28页 |
| 3.4 电梯群控系统的多目标规划建模 | 第28-30页 |
| 3.5 隶属函数 | 第30-35页 |
| 3.5.1 隶属函数的确定原则 | 第30页 |
| 3.5.2 隶属函数的确定方法 | 第30-31页 |
| 3.5.3 电梯群控系统中的隶属函数 | 第31-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 BP神经网络及其在电梯群控系统中的应用 | 第37-51页 |
| 4.1 人工神经网络简介 | 第37-42页 |
| 4.1.1 人工神经网络的分类 | 第39-40页 |
| 4.1.2 神经网络的学习方法 | 第40-42页 |
| 4.2 BP神经网络 | 第42-48页 |
| 4.2.1 BP神经网络概述 | 第42-45页 |
| 4.2.2 BP神经网络学习规则 | 第45-46页 |
| 4.2.3 评价函数BP神经网络的设计 | 第46-48页 |
| 4.3 神经网络与模糊逻辑系统特点的比较 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 电梯群控系统的仿真实验 | 第51-61页 |
| 5.1 仿真系统总体设计 | 第51-52页 |
| 5.2 仿真假设 | 第52-53页 |
| 5.3 建立单梯神经网络模型 | 第53-60页 |
| 5.3.1 参数设置 | 第53页 |
| 5.3.2 不同交通模式下的训练与测试 | 第53-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 论文总结 | 第61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
