摘要
有效的交通需求预测是电梯交通模式识别的一个重要前提,而传统的交通需求预测建模往往依赖于交通需求的分布.本文定义了交通需求的显著性评价指标xevnα及0-显著,并基于上述指标给出了关于交通需求分布显著水平的一种评价方式;在此基础上,研究了在不服从Poisson分布且交通需求显著时的一种交通需求预测方法.仿真实验表明了该方法的有效性.
The efficient forecasting of the elevator traffic demand is essential to the pattern recognition of the elevator traffic. The classical traffic demand forecasting generally depends on the specific traffic demand distribution. We define the significance-evaluation indices xevna and φ0, and present the distribution of the significance-evaluation mode of elevator traffic in terms of those evaluation indices. On that basis, an elevator traffic demand forecasting method under strong significance and non-Poisson distribution is developed. Simulation experiments show the validity of the proposed method.
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第12期1358-1364,共7页
Control Theory & Applications
基金
国家重点基础研究发展计划973项目(2007CD714006)
国家科技攻关计划项目(2001BA204B01)
国家自然科学基金项目(69874026)
关键词
电梯交通需求
显著性指标
置信区间
预测方法
支持向量机
elevator traffic demand
significance evaluation indices
confidence interval
forecasting method
support vector machine