基于PSO优化K均值聚类的电梯交通模式识别MATLAB项目

资 源 简 介

该项目通过结合粒子群优化（PSO）算法与K均值聚类，开发了智能电梯交通模式识别系统。利用MATLAB实现多模式客流数据分类，通过优化聚类参数提高识别精度和实时性能。

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

本项目开发了一个智能电梯交通模式识别系统，通过结合粒子群优化（PSO）算法与K均值聚类方法，实现对电梯客流数据的多模式分类。系统利用历史一周的原始客流数据进行PSO优化的K均值聚类训练，生成不同交通模式的聚类中心坐标；然后针对实时采集的5分钟时段客流数据，采用最近邻原则快速匹配对应的聚类中心，实时识别当前电梯运行所处的交通模式（如上行高峰、下行高峰、平峰期等），为电梯调度策略优化提供数据支持。

功能特性

• 智能模式识别：准确识别上行高峰、下行高峰、平峰期等多种电梯交通模式
• 优化聚类算法：采用PSO算法优化K均值聚类，避免局部最优解，提高聚类质量
• 实时处理能力：每5分钟快速分析实时客流数据，实现交通模式的即时识别
• 可视化分析：提供历史数据聚类分布图、实时模式切换时序图等可视化图表
• 统计报告生成：自动生成各交通模式的持续时间统计和出现频次分析报告

使用方法

数据准备

1. 历史训练数据：准备为期一周的电梯原始客流数据，包含时间戳、乘梯人数、上下行方向等字段
2. 实时检测数据：配置系统每5分钟采集一次的实时客流数据
3. 参数配置：设置交通模式类别数、PSO迭代次数、种群规模等超参数

运行流程

1. 执行训练模块，利用历史数据进行PSO优化的K均值聚类训练
2. 系统自动生成聚类中心坐标矩阵
3. 启动实时监测，系统每5分钟采集并分析实时数据
4. 通过最近邻匹配算法识别当前交通模式
5. 查看可视化结果和统计报告

结果输出

• 聚类中心坐标矩阵（每种交通模式的代表性特征向量）
• 实时模式识别结果（类别编号及置信度）
• 可视化分析图表（聚类分布图、模式切换时序图）
• 模式统计报告（持续时间统计、出现频次分析）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存
• 支持的数据格式：CSV、Excel

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，实现了完整的电梯交通模式识别流程。该文件整合了数据加载与预处理、PSO优化K均值聚类的模型训练、实时数据采集与特征提取、基于最近邻算法的模式匹配识别、多种可视化图表的生成以及统计报告的输出等核心功能模块，构成了系统的完整处理链路。