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基于POA-CNN-REGST的电梯钢丝绳滑移量预测方法
被引量：
11
1
作者
朱锡山
罗贞
+2 位作者
易灿灿
尤光辉
薛家成
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第6期928-935,共8页
电梯曳引轮与钢丝绳之间的滑移量过大会导致重大意外事故的发生,针对这一问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法-卷积神经网络-堆叠回归(POA-CNN-REGST)的电梯钢丝绳滑移量预测方法。首先,使用数据产生函数生成了样本,并对样本添加了高斯白噪...
电梯曳引轮与钢丝绳之间的滑移量过大会导致重大意外事故的发生,针对这一问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法-卷积神经网络-堆叠回归(POA-CNN-REGST)的电梯钢丝绳滑移量预测方法。首先,使用数据产生函数生成了样本,并对样本添加了高斯白噪声,分别使用POA-CNN-REGST、支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)对仿真数据进行了训练和学习;然后,对试验基地采集的电梯滑移量等相关数据进行了归一化处理,并用POA-CNN-REGST进行了电梯钢丝绳滑移量预测;最后,将结果与传统的统计学模型SVM和RVM进行了比较。研究结果表明:在使用相同的训练集和测试集时,在仿真数据分析中,其均方根误差为0.0496;在真实数据分析中,其均方根误差和平均绝对百分比误差低至0.0661和0.0733。无论是仿真数据或是真实数据分析,该模型预测准确度都远高于SVM和RVM,这表明其在电梯钢丝绳滑移量预测方面具有高度可靠性。
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关键词
曳引式电梯
钢丝绳
滑移量
鹈鹕优化算法
卷积神经网络
堆叠回归模型
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职称材料
题名
基于POA-CNN-REGST的电梯钢丝绳滑移量预测方法
被引量：
11
1
作者
朱锡山
罗贞
易灿灿
尤光辉
薛家成
机构
广西特种设备检验研究院
武汉科技大学机械自动化学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第6期928-935,共8页
基金
国家自然科学基金联合基金资助项目(U1709210)
广西壮族自治区重点研发计划项目(桂科AB22035023)。
文摘
电梯曳引轮与钢丝绳之间的滑移量过大会导致重大意外事故的发生,针对这一问题,提出了一种基于鹈鹕优化算法-卷积神经网络-堆叠回归(POA-CNN-REGST)的电梯钢丝绳滑移量预测方法。首先,使用数据产生函数生成了样本,并对样本添加了高斯白噪声,分别使用POA-CNN-REGST、支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)对仿真数据进行了训练和学习;然后,对试验基地采集的电梯滑移量等相关数据进行了归一化处理,并用POA-CNN-REGST进行了电梯钢丝绳滑移量预测;最后,将结果与传统的统计学模型SVM和RVM进行了比较。研究结果表明:在使用相同的训练集和测试集时,在仿真数据分析中,其均方根误差为0.0496;在真实数据分析中,其均方根误差和平均绝对百分比误差低至0.0661和0.0733。无论是仿真数据或是真实数据分析,该模型预测准确度都远高于SVM和RVM,这表明其在电梯钢丝绳滑移量预测方面具有高度可靠性。
关键词
曳引式电梯
钢丝绳
滑移量
鹈鹕优化算法
卷积神经网络
堆叠回归模型
Keywords
traction elevator
wire rope
slip amount
pelican optimization algorithm(POA)
convolutional neural network(CNN)
stacked regression(REGST)model
分类号
TH23 [机械工程—机械制造及自动化]
TU857 [建筑科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于POA-CNN-REGST的电梯钢丝绳滑移量预测方法
朱锡山
罗贞
易灿灿
尤光辉
薛家成
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
11
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