标题：基于遗传算法优化支持向量机的电梯交通模式识别
作者：董佳琦1，2 许洪华1，2
作者单位：1 苏州科技大学电子与信息工程学院，江苏 苏州 215009；2 苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室，江苏 苏州 215009
关键字：电梯群控系统；支持向量机；遗传算法；电梯交通模式识别
摘要：电梯交通模式识别问题是电梯群控系统优化调度的基础。在电梯交通模式识别研究中，支持向量机应用较为广泛且识别效果较好，但仍存在模型参数难以确定的问题。为此，提出一种结合遗传算法和支持向量机的电梯交通流模式识别方法：利用遗传算法对支持向量机的关键参数对——惩罚因子C和核函数参数σ自动全局寻优，将最佳参数组合（C，σ）代入原始SVM模型，建立遗传算法优化支持向量机（GA-SVM）模型，并在Python平台下进行仿真验证。实验结果表明：该GA-SVM模型相比基本SVM模型具有更高的识别精度，且泛化性良好，更适用于电梯交通模式识别问题。