【摘 要】
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电梯交通模式识别是有效实施电梯群控策略的前提。针对电梯交通的时变、非线性及不确定性的特点,提出一种基于FCM(Fuzzy C-means)聚类模糊神经网络的电梯交通模式识别方法。
【机 构】
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渤海大学工学院; 亚太建设科技信息研究院有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金(60874026)
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电梯交通模式识别是有效实施电梯群控策略的前提。针对电梯交通的时变、非线性及不确定性的特点,提出一种基于FCM(Fuzzy C-means)聚类模糊神经网络的电梯交通模式识别方法。该方法将模糊逻辑技术用于神经网络计算和学习,通过FCM对原始交通需求的聚类,实现输入空间的模糊划分,确定网络隶属函数的参数初始值及聚类中心并获取模糊规则,提高神经网络学习能力,使隶属函数加权系数根据不同的交通模式改变。利用神经网络完成并行模糊推理,实现电梯交通模式的识别。仿真试验表明了该方法的有效性。
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