【摘 要】
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针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题，提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型。将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段，实现减小或消除
【机 构】
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哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,哈尔滨150001
【出 处】
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2011既有建筑综合改造关键技术研究与示范项目交流会
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针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题，提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型。将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段，实现减小或消除爬行距离的目的，从而实现电梯的零速停靠。从电梯运行现场采集大量的原始数据，建立RBF神经网络预测模型，与BP(Back Propagation)预测方法进行仿真比较，结果表明RBF神经网络具有更好的预测效果。给出了应用零速停靠RBF预测算法前后电梯运行的速度曲线，爬行距离减小或消除，电梯的运行时间变短，实现了节能。
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