在直驱多轿厢电梯运行中,乘客客流交通模式是影响电梯系统运行性能的一个重要因素。为了提高系统的服务标准,制定合理的群控调度策略,实现系统的优化调度,设计了基于目的层预约的直驱多轿厢电梯群控系统。在乘客客流交通信息提前预知的情况下,利用模糊逻辑控制,通过建立隶属度函数、模糊规则等步骤对多轿厢电梯系统的客流交通模式进行识别。最后,通过应用实例将模糊控制与BP神经网络算法进行对比,结果表明,在试验样本有限的条件下,基于目的层预约的直驱多轿厢电梯群控系统中采用模糊逻辑控制可以更加方便、准确地识别不同的客流

为了在复杂的网络环境下能更合理地分配网络资源，提出了利用BP神经网络，通过对网络调度器产生的历史和当前数据进行训练，预测调度器下周期可能产生的数据，进而对下一调度周期的死区大小进行调整。实验仿真表明，所设计的反馈调度器能进一步改善网络控制系统的性能，进一步提高应对负载变化的能力。