《高層建築電梯智慧型交通流預測理論及關鍵技術研究》是依託天津大學，由萬健如擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：高層建築電梯智慧型交通流預測理論及關鍵技術研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：萬健如
- 依託單位：天津大學
- 批准號：60874077
- 申請代碼：F0302
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 支持經費：30（萬元）
項目摘要
對城市道路交通問題各國都非常關注，已形成相關理論及控制方法；而對大樓內電梯交通預測問題研究很少，缺乏相關理論和行之有效的控制方法，以至於許多已建大樓電梯配置不合理。電梯配置過高造成浪費；配置過低，乘梯和候梯時間太長，電梯服務質量下降。.針對電梯客流的隨機性，各樓層人數分布的不均勻性、樓層高度的不一致性等因素，提出基於粒子群最佳化徑向基神經網路算法；並運用統計學理論中的結構風險最小化原則訓練網路；對預測模型進行動態模擬運行、周期性學習和參數修改。通過在預測模型中設定映射變數，以適應不同高層建築交通流預測。.提出基於多解析度正交多小波神經網路算法，分別建立五種典型時段交通模式，實現預測模型與五種交通模式的模型嵌套。以平均候梯時間、平均乘梯時間和目的層重複度為控制目標，提出外呼信號智慧型化群控策略。.研究電梯在風擺、火災、地震等特殊狀況下的運行模式，提出相應控制策略和減災措施，提高運行安全和舒適感。
