基于混沌理論的電梯交通流預測方法研究.pdf

1、隨著電梯垂直交通問題日益嚴重,電梯交通流預測受到人們廣泛關注。電梯系統(tǒng)調度是解決垂直交通問題的關鍵。電梯交通流預測能夠為系統(tǒng)調度提供必要的數據,從而大大改善垂直交通問題。
　　本文首先對電梯交通流時間序列的變化曲線圖進行分析,發(fā)現電梯交通流時間序列符合混沌特性的基本特征。然后,對混沌理論進行研究;研究混沌系統(tǒng)的兩個基本特征量:李雅普諾夫指數和吸引子維數;通過對相空間重構理論、延遲時間、嵌入維數的求解方法以及時間序列混沌特性判別的方

2、法進行研究,采用C-C方法計算出延遲時間以及嵌入維數,然后對電梯交通流時間序列進行相空間重構;再利用Worf方法求出最大李雅普諾夫指數,并做出龐卡萊截面;通過定性方法(龐卡萊截面法)和定量方法(最大李雅普諾夫指數法)判定電梯交通流時間序列是否具有混沌特性。
　　其次,采用一種單輸入/單輸出的BP神經網絡結構對電梯交通流時間序列預測進行仿真。在此基礎上,提出一種改進的多輸入/單輸出的BP神經網絡預測方法,仿真結果表明這種改進的BP神

3、經網絡預測方法能夠很好的用于電梯交通流時間序列的預測。
　　最后,提出一種基于混沌理論的BP神經網絡電梯交通流預測方法。通過仿真結果表明,該預測方法模型的網絡結構更好,可靠性以及預測精度更高。
　　對本文所采用的改進的BP神經網絡電梯交通流的預測方法和將混沌理論和BP神經網絡結合的電梯交通流的預測方法進行比較發(fā)現,兩種方法都能很好的用于電梯交通流的預測,而將混沌理論和BP神經網絡結合的電梯交通流的預測方法的網絡結構更好,預測