【摘 要】
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研究电梯客流量准确预测问题,以保证电梯运行安全。电梯客流量受到周末、上下班及假期影响,流量具有周期性、随机性和非线性变化特点。传统预测模型难以准确描述动态特点,导
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研究电梯客流量准确预测问题,以保证电梯运行安全。电梯客流量受到周末、上下班及假期影响,流量具有周期性、随机性和非线性变化特点。传统预测模型难以准确描述动态特点,导致电梯客流量的预测准确率低。为了提高电梯客流量的预测准确率,提出一种ARMA和RBF神经网络相结合的电梯客流量组合预测模型。组合模型首先利用ARIMA对电梯客流量线性变化部分进行预测,然后采用RBF神经网络对非线性部分进行预测,最后将两者结果相加,利用组合模型进行电梯客流量预测。仿真结果表明,组合模型用ARMA和RBF神经网络的优点,提高了电梯客
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