组合模型在电梯客流量预测中的仿真研究

• 作者: 张亦辉
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 组合模型 神经网络 预测 电梯客流量
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 192-195
• 分类号: TP309
• 字数: 2834字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.11.047

摘要

研究电梯客流量准确预测问题,以保证电梯运行安全.电梯客流量受到周末、上下班及假期影响,流量具有周期性、随机性和非线性变化特点.传统预测模型难以准确描述动态特点,导致电梯客流量的预测准确率低.为了提高电梯客流量的预测准确率,提出一种ARMA和RBF神经网络相结合的电梯客流量组合预测模型.组合模型首先利用ARIMA对电梯客流量线性变化部分进行预测,然后采用RBF神经网络对非线性部分进行预测,最后将两者结果相加,利用组合模型进行电梯客流量预测.仿真结果表明,组合模型用ARMA和RBF神经网络的优点,提高了电梯客流量的预测准确率,为电梯调度及优化控制提供了一种新的分析方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张亦辉		3	10	2.0	3.0