基于小波支持向量机的电梯交通流预测模型

被引：6

作者：

胡志刚 ^{[1
]}

杨广全 ^{[2
]}

乔现玲 ^{[1
]}

机构：

[1] 陕西科技大学设计与艺术学院

[2] 中国铁道科学研究院运输及经济研究所

来源：

系统仿真学报 | 2009年 / 19期

关键词：

电梯群控系统; 电梯交通流预测; 小波支持向量机; BP神经网络; 小波神经网络; 高斯核;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2009.19.007

中图分类号：

TU857 [电梯工程];

学科分类号：

0813 ;

摘要：

考虑到电梯交通流本身所存在的非线性、复杂性和随机性,提出了一种基于小波支持向量机的电梯交通流预测模型。该方法采用某大厦实测的4周交通流数据,以前三周统计的交通流时间序列构成训练样本对预测模型进行训练,后一周的交通流时间序列作为测试样本。仿真实例验证了该模型在精度、训练时间、泛化能力、最优性等方面取得了较好的效果。

引用

页码：6321 / 6324

页数：4

共 6 条

[1] 基于粒子群K均值聚类算法的电梯交通模式识别 [J].