基于模糊神经网络算法的电梯群控系统研究

【摘要】：近年来,电梯已是高层建筑的必需品,然而,通常情况下一台电梯满足不了乘客的需要。为了降低等候时间,减少能耗,通常把多台电梯安装在一块,实行集中监控,我们把这种集中监控系统称作电梯群控系统(EGCS)。鉴于电梯群控是一个随机复杂的非线性系统,因此有必要对电梯群采用人工智能控制的方法建立一个精确的数学模式。本文主要研究模糊神经网络,以及实现模糊推理在神经网络结构中的运用,采用BP神经网络优化部分参数。本文提出了基于模糊神经网络的电梯群控系统(FEGCS),从候梯乘客和乘梯乘客的角度出发,它不仅考虑了乘客的心理需要和生理请求,同时综合考虑了电梯运行的评价函数和相应的模糊准则。 最后,对模糊神经网络的电梯群控系统与采用传统的电梯群控方法进行仿真比较,结果表明模糊神经网络群控系统对于各种电梯交通模式或某一特定模式下都能得到较好的控制效果。