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电梯群控系统优化研究

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电梯群控系统优化研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-16页
  · 本文的研究背景及意义第9页
  · 电梯群控系统的发展状况第9-12页
    · 电梯群控系统的发展过程第9-11页
    · 电梯群控系统的发展趋势第11-12页
  · 电梯群控算法的研究现状第12-14页
  · 研究内容第14-15页
  · 小结第15-16页
第二章 电梯群控系统自适应多目标优化评价函数构建第16-26页
  · 电梯群控系统的结构第16-18页
  · 电梯群控系统的性能评价指标第18-21页
    · 时间评价指标第18-19页
    · 能耗评价指标第19页
    · 乘客状态评价指标第19-20页
    · 乘客容忍度评价指标第20-21页
  · 电梯群控系统的特点第21-23页
    · 电梯群控系统的非线性第21页
    · 电梯群控系统的不确定性第21页
    · 电梯群控系统的扰动性第21-22页
    · 电梯交通系统的不完备性第22页
    · 电梯群控系统的多目标性第22-23页
  · 电梯群控系统多目标优化评价函数第23-25页
    · 电梯群控系统优化目标函数的选择第23页
    · 梯群控系统多目标优化评价函数构造第23-25页
  · 小结第25-26页
第三章 电梯群控系统自适应多目标优化算法研究第26-65页
  · 电梯群控系统的自适应多目标优化设计第26-29页
    · 电梯群控系统的自适应多目标优化结构第26-27页
    · 电梯群控系统的自适应多目标优化原理第27-28页
    · 电梯群控系统自适应多目标控制方案第28-29页
  · 电梯群控系统自适应多目标控制中的智能控制方法介绍第29-38页
    · 基于 Mamdani 模型的模糊神经网络第29-33页
    · 基于 Sugeno 模型的模糊神经网络第33-35页
    · 强化学习第35-38页
  · 基于 Mamdani 模型的模糊神经网络的电梯客流交通模式识别第38-48页
    · 电梯客流交通模式概述第38-39页
    · 基于 Mamdani 模型的模糊神经网络算法第39-45页
    · 电梯客流交通模式识别的模糊神经网络模型第45-48页
  · 基于 Sugeno 模型的模糊神经网络的电梯各优化目标函数可信度的获取第48-58页
    · 基于 Sugeno 模型的模糊神经网络算法第48-50页
    · 电梯优化目标函数可信度获取的模糊神经网络模型第50-58页
  · 基于强化学习的电梯群控系统评价函数参数调整第58-63页
    · 强化学习算法第58-61页
    · 电梯群控系统评价函数参数优化第61-63页
  · 小结第63-65页
第四章 电梯群控仿真第65-88页
  · 客流仿真第65-71页
    · 客流仿真模型的建立第65-67页
    · 不同交通模式下的客流仿真第67-71页
  · 电梯控制仿真第71-87页
    · 电梯运行仿真模型的建立及仿真第71-73页
    · 单台电梯控制仿真模型的建立及仿真第73-76页
    · 电梯群控仿真模型的建立及仿真第76-87页
  · 小结第87-88页
第五章 总结与展望第88-90页
  · 总结第88-89页
  · 展望第89-90页
参考文献第90-93页
致谢第93页

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