MATLAB实现基于粒子群优化的K均值聚类电梯交通模式识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，通过粒子群优化算法改进K均值聚类，对电梯客流历史数据进行聚类分析，并每5分钟实时采集数据，采用最近邻原则识别当前交通模式，提升电梯调度效率。

详 情 说 明

基于粒子群优化K均值聚类的电梯交通模式实时识别系统

项目介绍

本项目实现了一种基于粒子群优化（PSO）算法改进K均值聚类的电梯交通模式智能识别系统。系统通过对历史客流数据进行聚类分析，建立交通模式特征库，并实时监测电梯运行状态，实现交通模式的自动识别与可视化展示。该系统可为电梯智能调度策略的制定提供数据支撑，提升垂直交通系统的运行效率。

功能特性

核心功能模块

1. 历史数据聚类分析

- 采用PSO算法优化K均值聚类初始中心点选择 - 对过去一周的电梯运行数据进行多维度聚类分析 - 自动识别并提取典型交通模式的聚类中心坐标

1. 实时模式识别

- 每5分钟采集一次实时客流数据 - 基于最近邻原则计算与各聚类中心的相似度距离 - 动态判定当前电梯交通模式类别

1. 可视化分析展示

- 聚类结果散点图展示各交通模式分布特征 - 实时模式识别时序图显示交通模式变化趋势 - 多维特征分布图辅助分析模式识别效果

使用方法

数据准备

1. 准备历史训练数据CSV文件，包含时间戳、上行客流数、下行客流数、楼层停靠次数等字段
2. 配置实时数据采集接口，确保每5分钟可获取一次结构化客流数据
3. 设置算法参数：聚类数量K值、粒子群种群大小、迭代次数等

运行流程

1. 系统初始化，加载历史数据进行聚类模型训练
2. PSO优化K均值算法获取最优聚类中心坐标
3. 启动实时监测模块，定时采集并处理客流数据
4. 基于最近邻分类器进行模式匹配识别
5. 生成识别报告并更新可视化展示界面

结果获取

• 查看生成的聚类中心矩阵文件
• 监控实时输出的交通模式标签
• 分析识别准确率和聚类评估指标报告
• 通过可视化图表观察模式识别效果

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 数据处理和可视化相关组件

硬件配置

• 内存：至少8GB RAM
• 存储空间：1GB可用磁盘空间
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上

数据要求

• 历史数据时间跨度：建议至少7天连续数据
• 数据维度：包含4个以上相关特征变量
• 数据质量：缺失值比例低于5%，无明显异常值

文件说明

main.m文件作为系统主入口，整合了三大核心功能模块的完整流程：首先完成数据预处理与参数初始化，接着调用粒子群优化聚类算法对历史数据进行模式挖掘并保存聚类中心，然后启动实时监测循环，定时执行模式分类识别，最后生成可视化结果与性能分析报告，实现从数据输入到结果输出的端到端自动化处理。