| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| 1.1 电梯群控概述 | 第7页 |
| 1.2 国内外相关研究现状以及各种智能电梯调度方法 | 第7-9页 |
| 1.3 本文主要研究的内容安排 | 第9-11页 |
| 第二章 模糊逻辑和神经网络 | 第11-19页 |
| 2.1 模糊逻辑 | 第11-15页 |
| 2.1.1 模糊逻辑概述 | 第11页 |
| 2.1.2 模糊逻辑函数的分析合成 | 第11-12页 |
| 2.1.3 模糊控制理论 | 第12页 |
| 2.1.4 模糊控制的类型 | 第12-13页 |
| 2.1.5 模糊控制过程 | 第13-15页 |
| 2.2 神经网络 | 第15-16页 |
| 2.3 模糊神经网络 | 第16-19页 |
| 2.3.1 前向FNN | 第16-17页 |
| 2.3.2 自适应网络控制器和自适应评价函数 | 第17-19页 |
| 第三章 模糊神经网络在交通流模式识别中的应用 | 第19-33页 |
| 3.1 客流模型 | 第19-20页 |
| 3.2 交通模式识别的分析 | 第20页 |
| 3.3 交通模式识别的基本思想和方法 | 第20-21页 |
| 3.4 交通模式识别的特征选取 | 第21页 |
| 3.5 交通模式识别的特征获取 | 第21-22页 |
| 3.6 模糊神经网络的模型的创建 | 第22-23页 |
| 3.7 用模糊神经网络对电梯群控进行识别 | 第23-33页 |
| 第四章 下行交通模式的研究与仿真 | 第33-52页 |
| 4.1 下行交通模式设计基础 | 第33-35页 |
| 4.1.1 性能指标的定义 | 第33-34页 |
| 4.1.2 往返一次运行时间的计算 | 第34-35页 |
| 4.2 下行高峰期控制策略的选择 | 第35-36页 |
| 4.2.1 分区控制方法的引入 | 第35-36页 |
| 4.2.2 分区问题的描述 | 第36页 |
| 4.3 分区最优化问题的形式 | 第36-37页 |
| 4.4 电梯群控系统的数学建模 | 第37-50页 |
| 4.4.1 电梯服务优劣的性能评价指标的建立 | 第37-38页 |
| 4.4.2 四大因素权重的确定与计算 | 第38-42页 |
| 4.4.3 电梯下行运行策略的建立与求解 | 第42-50页 |
| 4.5 结果分析 | 第50-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |