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电梯交通模式辨识及群控调度优化方法研究

电梯交通模式辨识及群控调度优化方法研究

作者：孙一平中南大学

学位级别：硕士

随着高层建筑使用电梯数量的急剧增加,如何提升电梯群控系统(EGCS)性能成为当下研究热点。电梯群控系统的性能主要由乘客等待时间和到达目的地时间来表示的乘客服务水平指标,以及电梯系统能耗指标进行评价,但随着能源紧缺和气候危机愈... 详细信息

随着高层建筑使用电梯数量的急剧增加,如何提升电梯群控系统(EGCS)性能成为当下研究热点。电梯群控系统的性能主要由乘客等待时间和到达目的地时间来表示的乘客服务水平指标,以及电梯系统能耗指标进行评价,但随着能源紧缺和气候危机愈发严重,电梯组节能降耗越来越引起人们的重视。相较于增加硬件设备,通过改进控制策略及方法对电梯组的性能提高更为有效。本文围绕电梯群控调度优化问题,介绍了电梯群控系统结构及特点等基础知识,分析其研究现状及难点,重点研究了电梯交通模式辨识和电梯群控调度优化模型等两大关键性问题,提出了相应解决方案并进行了仿真验证。首先,针对电梯交通模式识别问题,根据电梯交通的特点,提出了一种基于模糊BP神经网络和自组织映射算法的电梯交通模式辨识方法,将模糊逻辑引入BP神经网络,采用自组织映射(SOM)算法确定隶属函数和合并模糊规则,优化网络结构。通过模糊BP神经网络的自学习功能,使模糊逻辑隶属函数的权重系数随交通模式产生变化,并通过模糊推理处理电梯交通需求信息以实现交通模式的辨识,为EGCS调度奠定基础。仿真实验表明了该方法的有效性。然后,建立了EGCS调度多目标优化模型,该模型具有三个优化目标:电梯组的能耗、乘客等待时间和到达目的地时间。通过标量化函数将多目标优化问题转化为单目标优化问题,不同目标的权重采用基于交通流量强度的函数进行表示,设定不同交通模式下各目标偏重程度及交通流量强度判定阈值,并通过遗传算法对优化模型进行求解。最后,在三种不同规模电梯组场景下进行了仿真实验,验证了所提出的EGCS调度优化模型及算法的有效性。仿真结果表明,对于不同的电梯组规模,相较于模糊控制方法,采用本文所提出的电梯群控优化模型及算法:1)总能耗降低4%–20%;2)包含2台轿厢电梯组场景下的等待时间增加5%,但其它两各场景下的等待时间分别减少了10%和19%;3)到达目的地时间会增加3%-11%,但这一情况通常在交通流量较低时发生,对乘客体验感影响不大。因此,本文所提出的电梯群控调度优化模型及算法可以大幅降低电梯能耗,从整体上改善乘客乘梯体验,提高电梯群控系统的综合性能。图33幅,表12个,参考文献79篇。

关键词：电梯群控调度优化交通模式多目标能耗

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基于LSSVM的电梯交通模式的模糊识别

浙江大学学报（工学版） 2012年第7期46卷 1333-1338页

作者：王鹿军吕征宇浙江大学电气工程学院浙江杭州310027

提出可以对电梯交通模式进行模糊识别的方法.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归算法来学习2种交通模式的相对隶属度,通过相对比较法得到当前时刻所有交通模式的隶属度.介绍了LSSVM二值分类算法及传统的多值分类算法,分析LSSVM多值分... 详细信息

提出可以对电梯交通模式进行模糊识别的方法.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归算法来学习2种交通模式的相对隶属度,通过相对比较法得到当前时刻所有交通模式的隶属度.介绍了LSSVM二值分类算法及传统的多值分类算法,分析LSSVM多值分类与函数回归的关系.分析结果表明,采用函数回归算法可以进行多值分类.若以交通模式的隶属度作为类标,则可采用LSSVM的回归算法来进行2种交通模式的模糊分类.为了提高LSSVM的线性度,分3步逐步细分电梯客流的交通模式.实验结果表明,采用该方法得到的各交通模式隶属度随时间的变化曲线与依据群控专家经验得到的曲线非常相似,识别结果的平均误差小于应用神经网络识别的平均误差,可将识别结果作为电梯群控系统的输入参数.

关键词：最小二乘支持向量机(LSSVM) 电梯群控系统交通模式模糊识别

基于稀疏卡口监控信息的实时交通模式分析与推断

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基于稀疏卡口监控信息的实时交通模式分析与推断

作者：朱超超中国科学技术大学

学位级别：硕士

城市视频监控系统的普及在很大程度上推动了一系列的智能交通服务的发展,其中包含了从个性化路线优化到宏观的城市交通管理等。视频监控信息在城市智能交通的很多应用如城市车辆驾驶优化、路网交通流分析以及城市异常事件检测等方面起... 详细信息

城市视频监控系统的普及在很大程度上推动了一系列的智能交通服务的发展,其中包含了从个性化路线优化到宏观的城市交通管理等。视频监控信息在城市智能交通的很多应用如城市车辆驾驶优化、路网交通流分析以及城市异常事件检测等方面起到了非常重要的作用。城市交通管理人员通常利用监控设备采集到的交通信息（如交通流量信息）来对城市的相关交通元素进行分析与预测,这样可以用来帮助交通监管部门很好地管理和掌控城市的交通状态,并在一定程度上缓解城市交通状态异常等问题。然而,在大部分城市中,监控设备的部署通常只覆盖在城市的一些关键区域的道路或路口中,并且它们的分布极其稀疏,这也导致了通过监控设备我们只能获取到稀疏的视频监控信息,而利用这些稀疏的监控信息,我们很难去掌控城市整体的交通模式。因此,如何基于已有的稀疏的监控信息来对整个城市的实时交通模式进行分析与推断是目前城市智能交通研究领域一个急需解决的问题。现有的关于交通模式分析的研究工作大多都集中在利用某些特定区域的历史交通元素数据（如交通流量数据）来进行实时的交通元素数据预测。然而,一旦某些区域的历史记录丢失甚至没有历史记录,它们就无法对其进行更进一步的预测,也就是说现有的这些研究工作不能直接用来解决上述的问题。为了帮助城市交通监管部门能够尽量降低部署监控设备的成本,同时还能够实时地掌控城市整体的交通状况,本文提出了一种全新的基于深度学习的方法来解决了上述所提出的基于稀疏卡口监控信息的实时交通模式分析与推断问题。在本文中,我们提出了一种新颖的ST-GAN模型来解决了上述提到的基于稀疏卡口监控信息的实时交通模式分析与推断的问题。首先,我们根据数据分析发现了城市路口出租车流量和路口监控设备得到的交通流量之间存在一定的相似关系。于是,我们在缺少真实的训练数据的情况下借助了第三方的出租车GPS数据并结合使用了随机mask的方法生成了我们ST-GAN模型的训练数据。然后,我们利用处理得到的训练数据对我们的ST-GAN模型中的生成器进行训练,这里的生成器主要包含了 ED-GCN和LSTM两个子模块,其中ED-GCN子模块是用来挖掘城市中路口交通流的空间关系,而LSTM子模块是为了学习城市路口交通流数据本身的时序规律。利用GAN框架独特的生成对抗训练方式来进一步提升模型中生成器的能力。最后,我们利用训练好的ST-GAN模型中的生成器并结合城市中稀疏的路口监控信息来推断城市中没有部署监控设备的路口的交通流量。我们分别使用了苏州工业园区和深圳市两个城市的数据集来对本文提出的ST-GAN模型进行了实验分析与评估。我们首先将ST-GAN模型方法与其它一些基线方法进行了实验对比分析从而来验证我们提出的方法的有效性。相较于基线方法如TISV算法、CT-Gen算法、DAE算法、LR算法在苏州工业园区的推断准确率分别为58.59%、56.0%、66.31%、59.07%,在深圳数据集上的推断准确率分别为58.09%、55.90%、65.01%、58.79%,本文提出的ST-GAN方法在这两个真实数据集上的推断准确率分别达到了 76.09%和74.02%。除了分析各模型算法的推断准确率以外,我们还对各种模型方法在推断误差上进行了实验分析,结果表明我们的模型在两个数据集上均能取得最小的推断误差。最后,为了分析我们设计的ST-GAN模型中每个子模块的重要性,我们还设计并进行了一个合理的消融实验对模型中每个子模块的重要程度进行了量化分析。大量的实验结果均表明了本文提出的ST-GAN模型方法能有效地解决基于稀疏卡口监控信息的实时交通模式分析与推断问题。

关键词：稀疏监控信息交通模式推断深度学习 ST-GAN模型

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广州市重要通道高峰期交通模式聚类分析

热带地理 2018年第1期38卷 92-102页

作者：罗伟杰李文翎广州大学地理科学学院广州510006

基于广州市重要通道2016年11-12月的交通指数,通过划分重要通道的拥堵与非拥堵状态,确定拥堵状态通道的中心趋势值,建立交通模式的聚类分析模型,采取变异系数对模型进行评价,得出交通模式聚类优选模型。结果显示:广州市重要通道早高峰... 详细信息

基于广州市重要通道2016年11-12月的交通指数,通过划分重要通道的拥堵与非拥堵状态,确定拥堵状态通道的中心趋势值,建立交通模式的聚类分析模型,采取变异系数对模型进行评价,得出交通模式聚类优选模型。结果显示:广州市重要通道早高峰呈现向心型交通拥堵模式,处于交通拥堵状态的通道可划分为6种交通模式,共3种几何形态类型:滞后型、对称型和递增型。晚高峰的交通拥堵通道分布广泛,区际主干道和天河商业区内的主干道交通拥堵更加严重;处于交通拥堵状态的通道可将其划分为9种交通模式,共4种几何形态类型:前锋型、滞后型、平缓型和对称型。

关键词：交通模式高峰期重要通道拥堵聚类分析广州

大城市“空间结构-交通模式”的耦合关系研究——对厦门市的多情景模拟分析和讨论

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城市规划学刊 2017年第6期 33-42页

作者：黄建中胡刚钰赵民李峰清沈畅许晔丹同济大学建筑与城市规划学院高密度人居环境生态与节能教育部重点实验室上海同济城市规划设计研究院同济大学建筑与城市规划学院霹图卫软件科技(上海)有限公司

"多中心"空间结构已成为我国大城市、特大城市缓解交通拥堵及应对规模增长带来的"大城市病"的战略共识,研究大城市多中心"空间结构"的本质涵义,探讨"空间结构-交通模式"的耦合关系及实现"空间绩效"的路径;具体以厦门为研究案例,基于"职... 详细信息

"多中心"空间结构已成为我国大城市、特大城市缓解交通拥堵及应对规模增长带来的"大城市病"的战略共识,研究大城市多中心"空间结构"的本质涵义,探讨"空间结构-交通模式"的耦合关系及实现"空间绩效"的路径;具体以厦门为研究案例,基于"职住平衡度"、"交通模式"两大要素确定多种规划情景,构建交通模型,模拟不同情景下的城市的道路交通运行状况,分析和解释"空间结构"与"交通模式"的动态关联性与空间绩效。这一方法的应用,可使规划决策的效果可视化,从而有助于提升规划决策的科学性。

关键词：大城市空间结构交通模式职住平衡情景模拟厦门

基于粒子群优化模糊核聚类的电梯群交通模式识别

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哈尔滨工业大学学报 2012年第10期44卷 84-88页

作者：于德亮唐海燕丁宝张永明齐维贵哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院哈尔滨150001

为了改善电梯群控系统的性能,使电梯群节能并高效运行,针对不同的交通模式采用合理的调度算法对电梯群进行优化调度,提出一种基于粒子群(PSO)的模糊核聚类算法(KFCM)的电梯交通流模式识别方法.利用基于梯度下降的粒子群优化算法代替KFC... 详细信息

为了改善电梯群控系统的性能,使电梯群节能并高效运行,针对不同的交通模式采用合理的调度算法对电梯群进行优化调度,提出一种基于粒子群(PSO)的模糊核聚类算法(KFCM)的电梯交通流模式识别方法.利用基于梯度下降的粒子群优化算法代替KFCM算法的迭代过程,可使算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,并降低了KFCM算法对初始值的敏感度.利用核方法将低维特征空间的样本映射到高维特征空间,增加对样本特征的优化,并使样本特征在高维特征空间线性可分,更加容易聚类.采用在某办公楼采集的电梯交通流数据作为测试样本,仿真结果表明,与FCM聚类算法相比,该算法具有良好的性能指标,对电梯交通流的聚类效果更准确。

关键词：节能控制交通模式电梯群粒子群模糊核聚类

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组团式新城规划的低碳交通模式

城市道桥与防洪 2023年第12期 15-18,27,M0005页

作者：王爱华上海市政工程设计研究总院(集团)有限公司上海市200092

聚焦组团式新城的内部交通,在“窄路密网”结构的基础上,均衡道路资源以满足绿色出行的愿景。从公交、骑行、步行、其他机动化出行、静态交通和智慧交通等6个方面,系统地提出了组团式新城在迈向低碳生活后的交通模式,可为新城交通的规... 详细信息

聚焦组团式新城的内部交通,在“窄路密网”结构的基础上,均衡道路资源以满足绿色出行的愿景。从公交、骑行、步行、其他机动化出行、静态交通和智慧交通等6个方面,系统地提出了组团式新城在迈向低碳生活后的交通模式,可为新城交通的规划设计提供参考。

关键词：组团式新城交通模式绿色出行低碳窄路密网

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广州城市交通出行方式演变及交通模式研究

广州城市交通出行方式演变及交通模式研究

2021/2022年中国城市交通规划年会

作者：甘勇华黄启乐景国胜广州市交通规划研究院

改革开放以来,随着机动化交通工具的普及,城市交通模式发生快速变化,对城市交通规划、建设、管理等方面都提出了不同的要求,为应对新时代背景下对城市交通的新发展要求,开展交通模式演变研究分析。利用历次居民出行调查的统计数据,重点... 详细信息

改革开放以来,随着机动化交通工具的普及,城市交通模式发生快速变化,对城市交通规划、建设、管理等方面都提出了不同的要求,为应对新时代背景下对城市交通的新发展要求,开展交通模式演变研究分析。利用历次居民出行调查的统计数据,重点分析改革开放后不同阶段广州交通模式的发展演变脉络,研究交通模式主要影响因素的发展趋势。研究表明,广州市的交通模式经历了以慢行交通为主,慢行交通占绝对主导地位、机动化(摩托车)快速发展、公共交通和个体机动化(小汽车)均衡发展等阶段,提出未来在人口增长、空间布局延展、交通设施供给增加、绿色交通发展要求等因素影响下,广州未来将形成以轨道交通为主的公共交通主导模式。该研究从城市交通出行方式与经济、人口、空间布局、设施供给等因素之间的关系出发,总结广州的交通模式演变脉络,可供国内相关城市参考借鉴。

关键词：城市交通出行方式交通模式发展演变广州

来源： cnki会议评论

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浙江攻坚创新共富交通模式 002

浙江攻坚创新共富交通模式