组合模型在电梯客流量预测中的仿真研究
100 积分
50
评分
4.8 积分- 详情
- 2021-04-27
- 简介
pdf
- 610KB
- 页数 4P
- 阅读 97
- 下载 31
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。
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
组合模型在电梯客流量预测中的仿真研究 610KB
基于ARMA模型的城市轨道交通客流量预测 1.2MB
城市轨道交通客流量预测的信度模型及其应用 260KB
基于SVR的轨道交通客流量预测 261KB
铁路客运专线客流量预测的探讨 898KB
铁路客运专线客流量预测分析 346KB
灰色模型在铁路客流预测中的应用 331KB
基于改进WNN的城市轨道交通客流量预测 454KB
基于神经网络的轨道交通日客流量预测 474KB
基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测 711KB