粒子群优化的BP神经网络在电梯群控系统中的应用

摘要

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,提高电梯群控系统控制的速度.