"四层结构的模糊神经网络电梯群控算法研究及程序实现"
本文研究了基于四层结构的模糊神经网络电梯群控算法，并对其进行了程序实现。该算法旨在提高电梯群控系统的载客效率、减少系统运行能耗、提高运行稳定性。文章首先设计了基于电梯群控模糊规则的四层模糊神经网络算法，确定了四层模糊神经网络结构，定义了模糊规则，测算隶属数值，推导隶属度函数。然后，使用Matlab进行算法检验，并给出了验证结果。采用结构化编程思路在PLC中实现控制程序，并提出了可变响应闭环的程序实现方式。
知识点：
1. 模糊神经网络算法：模糊神经网络算法是一种基于模糊集理论的神经网络算法，能够处理不确定性和模糊性问题。该算法可以应用于电梯群控系统，以提高载客效率和减少系统运行能耗。
2. 四层结构的模糊神经网络：四层结构的模糊神经网络是指具有四个层次的神经网络结构，包括输入层、隐层、输出层和隶属度函数层。该结构可以更好地处理电梯群控系统的复杂性和不确定性。
3. 电梯群控系统：电梯群控系统是指多台电梯的集中控制系统，能够实现电梯的自动化控制和管理。该系统可以提高电梯的运行效率和安全性。
4. 模糊规则：模糊规则是指基于模糊集理论的规则，用于描述电梯群控系统的行为和状态。该规则可以用于确定电梯的运行状态和控制策略。
5.隶属度函数：隶属度函数是指描述电梯群控系统状态的数学函数，能够反映电梯的运行状态和控制策略。
6. Matlab建模仿真：Matlab是指一种基于矩阵运算的编程语言和开发环境，能够用于电梯群控系统的建模仿真和算法检验。
7. 结构化编程：结构化编程是指一种编程方法，旨在提高程序的可读性、可维护性和可扩展性。该方法可以应用于电梯群控系统的控制程序开发。
8. 可变响应闭环：可变响应闭环是指一种控制策略，能够根据电梯群控系统的运行状态和环境变化进行自适应调整。该策略可以提高电梯群控系统的运行稳定性和安全性。
本文的研究结果可以为电梯群控系统的开发和改进提供有价值的参考。
