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题名基于GEO-GRU的电梯滑移量预测方法
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作者
李科
陈向俊
任玉荣
王剑平
傅正杨
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机构
浙江省特种设备科学研究院
浙江省特种设备检验技术研究重点实验室
金华市食品药品检验检测研究院
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出处
《起重运输机械》
2022年第12期21-27,共7页
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基金
国家自然科学基金(U1709210,51805382)。
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文摘
电梯曳引性能是影响电梯运行安全的重要指标,而滑移量是其重要的评判标准。为实现高精度的电梯滑移量预测,文中提出了基于金鹰算法优化的门控循环单元神经网络(GEO-GRU)模型,GRU通过门控单元实现数据信息选择,利用神经元传递时序特征,实现时序预测;采用金鹰优化算法(Golden Eagle Optimizer,GEO)对GRU的初始参数进行优化,以提升模型可靠性和泛化性。实验结果表明,相比LSTM、ESN等经典预测方法,GEO-GRU方法提高了预测精度,缩小了预测误差,对于电梯滑移量的预测具有更高的可行性和有效性。
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关键词
电梯滑梯
时间序列预测
金鹰优化算法
门控循环单元网络
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Keywords
elevator slide
time series prediction
Golden Eagle Optimizer
gated cyclic cell network
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分类号
TU857
[建筑科学]
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