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马海丰
作品数:
2
被引量:8
H指数:2
供职机构:
大连理工大学控制科学与工程学院先进控制技术研究所
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发文基金:
国家自然科学基金
国家科技攻关计划
辽宁省教育厅高校重点实验室项目
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相关领域:
自动化与计算机技术
建筑科学
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合作作者
邵诚
大连理工大学电子科学与技术学院
杨祯山
渤海大学信息科学与工程学院
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电梯群
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电梯群控
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电梯群控系统
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迭代学习
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群控
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群控系统
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最小二乘
1篇
最小二乘支持...
1篇
向量
1篇
模式识别
1篇
交通模式识别
机构
2篇
大连理工大学
1篇
渤海大学
作者
2篇
杨祯山
2篇
邵诚
2篇
马海丰
传媒
1篇
控制理论与应...
1篇
控制与决策
年份
1篇
2009
1篇
2008
共
2
条 记 录,以下是 1-2
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相关度排序
被引量排序
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电梯群控系统交通需求的迭代学习预测方法
被引量:5
2008年
提出对时变垂直交通需求的智能化迭代学习预测方法.该方法采用最小二乘支持向量机技术,动态预测未来的交通需求及其变化规律.在此基础上,提出以电梯交通需求净增量及其变化率强度为依据的交通模式划分的新规则.通过构造滤波函数的方法获取交通需求变化的主要信息,对交通模式量化识别,得到主要交通模式区间的临界点.仿真实验表明了该方法的有效性.
杨祯山
邵诚
马海丰
关键词:
电梯群控系统
交通需求预测
迭代学习
最小二乘支持向量机
交通模式识别
电梯交通需求的显著性评价及未知分布的交通需求预测
被引量:3
2009年
有效的交通需求预测是电梯交通模式识别的一个重要前提,而传统的交通需求预测建模往往依赖于交通需求的分布.本文定义了交通需求的显著性评价指标xevnα及0-显著,并基于上述指标给出了关于交通需求分布显著水平的一种评价方式;在此基础上,研究了在不服从Poisson分布且交通需求显著时的一种交通需求预测方法.仿真实验表明了该方法的有效性.
杨祯山
邵诚
马海丰
关键词:
支持向量机
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