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目的提出基于粒子群优化的BP神经网络获取评价电梯群控系统派梯性能指标的新方法．方法综合考虑电梯运行特性，确定电梯调度控制策略，建立了电梯运行性能的评价指标函数，利用神经网络自学习功能获取评价指标的初始权值和阀值，针对平均候梯时间对比研究了普通BP神经网络算法和粒子群优化BP神经网络算法．结果将优化的权值和阀值代入BP神经网络获得平均候梯时间，粒子群优化的BP神经网络与BP神经网络相比，减少了迭代次数，缩短了运行时间．结论仿真实验表明，该方法可以避免BP神经网络训练中产生局部极小值，加快BP神经网络训练速率