【摘 要】
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为了预测曳引式电梯钢丝绳的动态张力，对带有外部输入的非线性自回归神经网络（NARX）进行研究，利用变色龙优化算法（CSA）对其关键参数进行优化，提出了CSA-NARX神经网络模型。该模型在计算速度以及预测精度方面皆优于NARX基础模型。最后，利用提出的神经网络模型对电梯上行过程中钢丝绳的动态张力进行预测，其预测精度达到了97%。以传统的非平稳时间序列分析模型ARMA和LSTM为对比，所提出模型的精
【基金项目】
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浙江省市场监督管理局科研计划项目（20210176）；
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为了预测曳引式电梯钢丝绳的动态张力，对带有外部输入的非线性自回归神经网络（NARX）进行研究，利用变色龙优化算法（CSA）对其关键参数进行优化，提出了CSA-NARX神经网络模型。该模型在计算速度以及预测精度方面皆优于NARX基础模型。最后，利用提出的神经网络模型对电梯上行过程中钢丝绳的动态张力进行预测，其预测精度达到了97%。以传统的非平稳时间序列分析模型ARMA和LSTM为对比，所提出模型的精度更高，验证了所提出模型的有效性。
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