✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机
物理应用 机器学习
🔥 内容介绍
电梯群控
电梯群控系统是一种智能化的电梯管理系统，它通过对多台电梯进行集中控制和协调，优化电梯运行效率，提高乘客服务水平。
电梯群控系统的组成
典型的电梯群控系统由以下主要部件组成：
-
**中央控制器：**负责电梯群的整体控制和协调，接收乘客呼叫信号并分配电梯响应。
-
**电梯控制器：**安装在每台电梯上，负责电梯的本地控制，执行中央控制器的指令。
-
**乘客呼叫面板：**乘客在各楼层呼叫电梯时使用，将呼叫信号发送至中央控制器。
-
**显示屏：**安装在电梯轿厢内，显示电梯当前状态、楼层信息等信息。
电梯群控系统的功能
电梯群控系统具有以下主要功能：
-
**实时监控：**系统实时监控所有电梯的运行状态，包括位置、速度、载重等信息。
-
**呼叫分配：**根据乘客呼叫信号和电梯运行状态，系统分配最合适的电梯响应呼叫。
-
**群控调度：**系统根据电梯的实时位置和载重情况，优化电梯运行顺序和路径，避免电梯拥堵。
-
**乘客信息显示：**系统通过显示屏向乘客提供电梯当前状态、预计到达时间等信息。
-
**远程管理：**系统支持远程管理和维护，方便管理人员对电梯群进行实时监控和控制。
电梯群控系统的优势
电梯群控系统为乘客和管理人员带来了诸多优势：
-
**缩短乘客候梯时间：**通过优化电梯调度，系统可以有效缩短乘客候梯时间，提高乘客服务水平。
-
**提高电梯运行效率：**系统通过协调电梯运行，避免电梯拥堵，提高电梯运行效率，降低能耗。
-
**降低维护成本：**系统通过实时监控电梯运行状态，及时发现故障隐患，降低维护成本。
-
**提升乘客体验：**系统通过提供实时信息和便捷的呼叫方式，提升乘客的乘坐体验。
-
**便于管理：**系统支持远程管理和维护，方便管理人员对电梯群进行统一管理和控制。
电梯群控系统的应用
电梯群控系统广泛应用于各种类型的建筑物中，包括：
-
**高层写字楼：**优化电梯运行效率，缩短乘客候梯时间。
-
**大型商场：**协调电梯运行，避免电梯拥堵，提升乘客购物体验。
-
**医院：**确保紧急情况下电梯快速响应，保障患者和医护人员的出行效率。
-
**住宅小区：**提高电梯运行效率，缩短居民候梯时间，提升居住舒适度。
📣 部分代码
function FuzzyTripTime=FtripTime(tripTime)%建立乘梯时间的模糊集合t1=struct('type',{'short'},'MF',{exp((-1/2)*(tripTime/15)^2)});t2=struct('type',{'middle'},'MF',{exp((-1/2)*((tripTime-20)/5)^2)});t3=struct('type',{'long'},'MF',{exp((-1/2)*((tripTime-30)/5)^2)});FuzzyTripTime=[t1 t2 t3];end⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除
🎁 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
👇 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题
2 机器学习和深度学习方面
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
版权声明：本文为博主作者：matlab科研社原创文章，版权归属原作者，如果侵权，请联系我们删除！
原文链接：https://blog.csdn.net/Matlab_dashi/article/details/137159521
