适于双子电梯群控系统的交通模式预测方法

为了避免传统电梯交通模式识别存在模式滞后的缺陷,适应新型的双子电梯群控系统性能要求,提出了基于预测交通流的电梯交通模式预测方法．采用支持向量机(Supportvectormachine,SVM)进行电梯交通流预测;采用BP神经网络进行电梯交通流模式识别,并用遗传算法(Geneticalgorithm,GA)对BP神经网络进行优化;将电梯交通流预测与交通模式识别相结合,再次利用神经网络对所预测的交通流进行模式识别,实现交通模式预测．研究结果表明,预测交通流的交通模式与实际交通流的交通模式一致,验证了交通模式预测的准确性．交通模式预测方法可避免模式滞后的缺陷,为双子电梯群控系统工程应用提供理论依据．