基于粒子群优化神经网络的电梯群控算法

蔡奇志; 苗荣霞; 樊逸飞; 马路遥

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基于粒子群优化神经网络的电梯群控算法

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针对传统BP神经网络搭建的电梯群控算法易于陷入局部极小值误差精度难提高的缺陷。将粒子群理论和BP神经网络理论相结合,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的电梯群控算法。利用粒子群算法的特性,进一步优化神经网络权值和阈值,提高电梯群控算法的运载效率。仿真结果表明,与传统BP神经网络相比评价函数误差减小了一个数量级,使电梯模型预测精度进一步提高,成功地减少了候梯时间和长时间侯梯率,提高了电梯运载效率,达到了预期目的。

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来源
《国外电子测量技术》 |2019年第5期|114-119|共6页
作者
蔡奇志; 苗荣霞; 樊逸飞; 马路遥;
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作者单位

西安工业大学电子信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动化系统;
关键词
多目标优化; BP神经网络; 粒子群算法; 电梯群控;

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