LS-SVM迭代学习法提升电梯群控系统交通需求预测精度

本文探讨了一种针对电梯群控系统的创新交通需求预测方法。该方法采用了最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LS-SVM）这一先进的机器学习技术，旨在动态地预测不断变化的垂直交通需求及其潜在趋势。这种方法强调了迭代学习的重要性，即通过不断地调整和优化模型，以适应实时的交通数据，提高预测的准确性。 在预测过程中，作者提出了一个新颖的交通模式划分规则，以电梯交通需求的净增量及其变化率强度为基准。这种方法能够更细致地分析交通流量的波动，从而识别出不同阶段的交通模式，如高峰期、平峰期和低谷期。通过构建滤波函数，研究人员得以提取交通需求变化的关键信息，有效地量化识别出各个交通模式的特征区间，包括临界点的定位。 实验部分，通过仿真实验验证了这个方法的有效性。结果显示，相比于传统的预测模型，该LS-SVM迭代学习预测法在处理时变垂直交通需求方面具有显著的优势，能够提供更准确、实时的预测结果，这对于电梯群控系统的优化调度至关重要。 这篇文章的核心知识点包括：最小二乘支持向量机在交通需求预测中的应用，迭代学习策略的引入以提升预测精度，以及利用滤波函数进行交通模式识别和关键点确定的技术。这些研究成果对于电梯群控系统的高效管理和城市交通规划具有实际意义。