【摘 要】
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为了有效预测电梯的层间交通分布状态，提出一种层间交通O—D矩阵的预测方法．该方法融合灰色预测和神经网络方法各自的优点，将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合，构造灰色神经网
【机 构】
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大连理工大学电子与信息工程学院先进控制技术研究所
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为了有效预测电梯的层间交通分布状态，提出一种层间交通O—D矩阵的预测方法．该方法融合灰色预测和神经网络方法各自的优点，将灰色预测方法与RBF神经网络有机结合，构造灰色神经网络预测模型．利用灰色预测中的累加生成运算（accumulated generating operation，AGO）对原始观测数据进行变换，得到规律性较强的累加数据，作为神经网络的建模和训练样本．还提出厂对不良交通需求数据的修正方法，以进一步降低观测数据的随机性．所提方法既避免了灰色预测方法存在的理论误差，又提高了神经网络的训练速度和预
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