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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.
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文献信息
篇名 组合模型在电梯客流量预测中的仿真研究
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
研究方向 页码范围 192-195
页数 分类号 TP309
字数 2834字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2011.11.047
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研究主题发展历程
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组合模型
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预测
电梯客流量
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计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
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