基于人工神经网络的自适应模糊电梯群控系统

针对电梯客流的随机性、离散性及电梯群控系统智能调度的复杂性。综合考虑了电梯运行的评价标准,结合了人工神经网络和模糊控制各自的优点,用神经网络的学习机制为模糊控制器自动提取并调整模糊规则及模糊隶属函数。提高了电梯群控的智能性。合理分配电梯应答,防止聚堆和忙闲不均情况的发生。大大减少了平均候梯时间和长候梯率。仿真实验及初步应用结果表明这种电梯调度方法是有效的。