唐海燕
- 作品数：14 被引量：34H指数：4
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- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学电气工程水利工程更多>>
- 电梯群多控制策略切换的优化调度研究
- 研究电梯群控策略对提高电梯运行效率和节能有重要意义，本文提出了已知待梯人群的电梯多控制策略切换的群控调度方法。该方法通过对电梯各个层站当前待梯人群的可视化.实现了对群控系统交通模式的准确判断;用多策略切换的群控调度，实现...
- 唐海燕丁宝齐维贵
- 关键词：交通模式电梯群控系统优化调度调度算法
- 文献传递
- 基于补偿调压技术的体育场馆照明变光系统研究
- 2007年
- 本文针对体育场馆的照明系统进行节能研究。通过实验,对钠灯和金属卤化物灯的发光性能进行了比较,选择钠灯作为场馆照明的电光源。对二进制变压器组稳压系统进行了研究,给出了调压系统硬件电路,包括主电路和控制电路,并进行了软件设计。并在系统中加入补偿装置,有效地抑制输入电流中的谐波含量,提高电路的功率因数,延长灯具的使用寿命,节能效果明显提高。
- 唐海燕张永明丁宝
- 关键词：照明节能
- 电梯零速停靠的RBF神经网络预测算法研究
- 针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题，提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型。将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段，实现减小或消除爬行距离的目的，从而实现电梯的零速...
- 丁宝唐海燕丁艳虹齐维贵
- 关键词：电梯运行神经网络
- 文献传递
- 电梯交通分析及电梯优化控制方法研究
- 随着社会的发展,高楼大厦不断兴建,电梯已经成为生产与生活中不可缺少的机电设备。如何让电梯更好的发挥其作用已成为备受关注的问题,电梯优化控制方法的研究也成为热点课题。目前,在电梯交通流的研究中,对其特性的分析较少。然而,作...
- 唐海燕
- 关键词：电梯控制交通流预测交通模式识别
- 文献传递
- 表面改性生态砖对面源污染物氮磷的吸附性能及应用研究
- 黑臭水体污染对城市水环境质量造成的不良影响日益严重,已经引起人们的高度重视。其污染来源主要包括城市生活污水、工业废水等点源大量排放和暴雨径流引起的城市面源污染。其中,城市面源污染由于具有不确定性、污染物分布广泛、治理难度...
- 唐海燕
- 关键词：城市面源污染氮磷
- 文献传递
- 基于SVR的电梯交通流时间序列预测被引量：8
- 2011年
- 为了使电梯群控系统更好地跟踪电梯交通流的变化以提高群控系统的性能,提出了基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的电梯交通流预测方法。针对电梯交通流时间序列小样本的特性,考虑了电梯交通流的横向和纵向变化趋势,采用SVR算法建立了电梯交通流时间序列的预测模型。给出了预测的评价指标,研究了SVR模型中的参数对预测效果的影响,利用试验寻优的方法确定了SVR预测模型的最优参数。最后,与电梯交通流RBF神经网络预测模型进行了比较研究,分析了数据样本中波动较大部分的预测效果,结果表明SVR算法比RBF神经网络方法具有更好的预测性能、泛化能力和鲁棒性,实现了电梯交通流较好的拟合和预测。
- 唐海燕于德亮丁宝齐维贵
- 关键词：支持向量回归电梯交通流RBF神经网络
- 电梯零速停靠的RBF神经网络预测算法被引量：1
- 2009年
- 针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题,提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型.将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段,实现减小或消除爬行距离的目的,从而实现电梯的零速停靠.从电梯运行现场采集大量的原始数据,建立RBF神经网络预测模型,与BP(Back Propagation)预测方法进行仿真比较,结果表明RBF神经网络具有更好的预测效果.给出了应用零速停靠RBF预测算法前后电梯运行的速度曲线,爬行距离减小或消除,电梯的运行时间变短,实现了节能.
- 丁宝唐海燕丁艳虹齐维贵
- 关键词：RBF神经网络
- 基于模糊神经网络的电梯群优化控制研究
- 随着社会的发展，高楼大厦的不断兴建，电梯已经成为不可缺少的代步工具。在大型建筑物中，往往要安装电梯群来更好的为人们服务，对电梯群进行优化控制已成为社会发展的需要。电梯群控系统是将三台或三台以上的电梯作为一个整体进行管理的...
- 唐海燕
- 关键词：模糊神经网络电梯群控系统T-S模型交通模式识别
- 文献传递
- 层次分析法在电梯选型配置参数权重选择中的应用被引量：2
- 2010年
- 对影响电梯选型配置的建筑物类型、建筑物规模、电梯曳动类别、电梯服务方式和轿厢门别等主要参数进行研究。介绍了利用层次分析法确定权重的步骤,利用层次分析法获得电梯选型配置参数的权重,从量上说明了各参数对电梯选型配置的重要程度,为电梯选型配置提供依据。
- 唐海燕丁宝齐维贵
- 关键词：层次分析法
- 基于支持向量机的时间序列交叉负荷预报方法被引量：8
- 2007年
- 针对电力系统负荷具有拟周期性、非线性、非平稳性和随机性等特点,提出一种支持向量机(support vector machines,SVM)预报模型,并研究它在电力系统短期负荷预报中的应用:通过相空间重构理论,挖掘时间序列数据横向和纵向隐周期性信息,给出了SVM横向和纵向预报样本的构造方法;利用SVM预报方法适应电力系统负荷的非线性;最后,利用SVM时间序列交叉预报方法降低随机因素对负荷预报的影响。算例结果表明,该方法能够揭示负荷的拟周期性、非线性和随机性,且仅采用时间序列交叉就可得到较高的预报精度,便于工程应用。
- 张永明齐维贵王军栋唐海燕陈烈
- 关键词：支持向量机负荷预报时间序列相空间重构
