ACO-BP神经网络在电梯交通流预测中的应用

电梯交通流预测为电梯配置与群控调度提供必要的乘客流数据信息。针对基于BP神经网络的电梯交通流预测模型在网络训练过程中表现出的对初值敏感、易陷入极小值等问题,提出利用全局寻优的蚁群优化(ACO)算法优化BP神经网络。同时,利用精英蚂蚁和排序策略对基本ACO算法进行改进。采集天津某办公大厦实际交通流数据进行实例分析,分别对基于传统的BP神经网络和蚁群优化的BP(ACO-BP)神经网络的电梯交通流预测模型进行仿真验证。结果表明:ACO-BP神经网络的预测效果远优于传统的BP神经网络,适用于电梯交通流预测系统。

高层宾馆电梯配置优化设计

针对高层宾馆内乘客的乘梯行为特点，对一天交通流中上高峰、下高峰、午餐上／下行交通和空闲交通四种典型时段的交通流特性进行分析。同时本文结合高层宾馆的基本参数．对建筑物内电梯进行配置设计．并利用蚁群算法进行优化．最后运用VB设计界面．对配置结果进行评价。

住宅电梯交通配置方法设计

高层住宅的发展使得住宅电梯配置越来越受重视，合理的配置可提高住宅楼经济效益．增强居住舒适度。针对住宅楼电梯交通特点．将一天交通流分为上高峰、下高峰和常规交通三种典型时段。通过对三种典型时段的电梯交通特性分析．对住宅楼进行电梯配置规划设计．同时运用VB设计界面．进行仿真研究。