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大数据分析目前停车场现状

    讨论了基于径向基函数(RBF)神经网络的电梯零速停车模型。结果表明,RBF电子杆神经网络预测算法在预测爬行距离方面优于反向传播算法。由J.Moody和C.Darken提出的RBF神经网络由三层组成,即输入层、隐藏层和输出层。该模型的优点包括减少电梯运行时间、提高遥控器效率和节能。
 
    在这篇文章中,作者讨论了在城市地区的高层公寓和高层公寓中使用平层停车的问题,这些公寓和公寓采用车辆电梯道闸进行层间交通。关于该电梯解决方案提出的一些问题包括在处理需求方面的长期经济可行性,以及在维修电梯所需的代客服务方面给业主带来的负担。作者开发了一种模拟方法,通过停车和取回轿厢来估计操作给定轿厢电梯所需的代客泊车人数。首先,将停车和取回分解为多个部分,并计算每个任务的时间和距离估计值。利用这一点,作者然后计算出一个给定的代客泊车员利用遥控器计算每小时可以停放的汽车的预期数量。作者解释说,这一指标可以帮助运营商确定这种电梯在经济上是否可行。
 
    分析了停车场现状,比较了成本投入、运营商专业要求、等待时间、面积等,提出了停车楼升降杆十字形电梯的设计理念,采用模块化结构,给人们带来实际施工和使用的优势。设计中电梯停车楼由PLC控制。为解决小区内停车难问题提供了指导。停车楼采用跨功能设计,整体设计,研究了十字板的车辆设计、软件设计、车辆自动进入系统、辅助遥控器控制系统。