基于多值分类SVM的电梯交通模式识别  

Pattern Recognition of Elevator Traffic Mode Based on Multi-value Classification Support Vector Machine

作　　者：秦臻[1] 赵建勇[1] 严义[1] 

机构地区：[1]杭州电子科技大学智能与软件技术研究所,杭州310037

出　　处：《计算机工程》2011年第9期201-203,206,共4页Computer Engineering

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(Y1090448);2009年浙江省大学生科技创新活动计划基金资助项目

摘　　要：针对电梯群控系统中的交通模式识别问题,提出一种基于多值分类支持向量机(SVM)的电梯交通模式识别方法。采用直接多值分类SVM对采集的电梯交通流数据进行分析,得到交通模式分类器,从而解决电梯交通流模式识别中多输入、多输出的非线性系统辨识问题。实验结果表明,该方法可实现全局最优且分类误差较小,能满足群控系统的要求。Aiming at the problem of pattern recognition of traffic mode in elevator group control system,this paper proposes a pattern recognition method of elevator traffic mode based on multi-value classification Support Vector Machine（SVM）.It analyzes the collected elevator traffic flow data using the direct multi-value classification SVM.The traffic mode classifier is established and it can provide an efficient solution for the recognition of non-linear system with multiple-input and multiple-output.Experimental results show that the method can result in global optimization,small classification errors and the ability to meet group control systems.

关 键 词：多值分类 电梯交通流 支持向量机 电梯群控系统 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]