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摘要:
提出可以对电梯交通模式进行模糊识别的方法.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归算法来学习2种交通模式的相对隶属度,通过相对比较法得到当前时刻所有交通模式的隶属度.介绍了LSSVM二值分类算法及传统的多值分类算法,分析LSSVM多值分类与函数回归的关系.分析结果表明,采用函数回归算法可以进行多值分类.若以交通模式的隶属度作为类标,则可采用LSSVM的回归算法来进行2种交通模式的模糊分类.为了提高LSSVM的线性度,分3步逐步细分电梯客流的交通模式.实验结果表明,采用该方法得到的各交通模式隶属度随时间的变化曲线与依据群控专家经验得到的曲线非常相似,识别结果的平均误差小于应用神经网络识别的平均误差,可将识别结果作为电梯群控系统的输入参数.
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文献信息
篇名 基于 LSSVM 的电梯交通模式的模糊识别
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 最小二乘支持向量机(LSSVM) 电梯群控系统 交通模式 模糊识别
年,卷(期) 2012,(7) 所属期刊栏目 电气工程
研究方向 页码范围 1333-1338
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2012.07.028
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吕征宇 327 6562 44.0 71.0
2 王鹿军 9 145 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
最小二乘支持向量机(LSSVM)
电梯群控系统
交通模式
模糊识别
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
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6
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