[发明专利]基于RF-GA-SVM算法的升降机输出电压控制方法

权利要求书

1.一种基于RF-GA-SVM算法的升降机输出电压控制方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1、确定施工升降机变频器输出电压的初始影响因素；

步骤2、利用随机森林算法对初始影响因素下的施工升降机变频器输出电压进行重要度计算；进一步包括，

随机森林中训练样本的生成是通过从训练集中随机且有放回地重复抽取k次后组成随机森林f＝{h₁,h₂,…,h_k}，k为决策树个数，h₁、h₂…h_k为决策树；

利用袋外数据对输出电压变量U进行重要性分析，包括：

1)重新随机排列训练集中输出电压变量U的值，得出新训练集NU，再次投入随机森林中，在决策树hs中袋外数据的分类准确率为As为袋外数据集在第s棵树上的准确率，

2)计算袋外数据在排列前后的分类准确率之差：

s＝1,…,k，

3)输出电压变量U的重要性得分：

k为决策树个数，为袋外数据在排列前后的分类准确率之差；

步骤3、根据重要度计算结果，确定各初始影响因素的权重值，选择影响因素的样本约简集合；

步骤4、利用遗传算法对支持向量机的惩罚因子C和径向基半径g进行优化；

步骤5、利用优化后的支持向量机对样本约简集合的影响因素进行变频器输出电压预测。

2.根据权利要求1所述的基于RF-GA-SVM算法的升降机输出电压控制方法，其特征在于：所述施工升降机变频器输出电压的初始影响因素包括外部环境影响因素和能量传递过程中影响因素。

3.根据权利要求2所述的基于RF-GA-SVM算法的升降机输出电压控制方法，其特征在于：所述外部环境影响因素包括空气密度、实时风速、瞬时风向、倾斜角、吊笼温度。

4.根据权利要求2所述的基于RF-GA-SVM算法的升降机输出电压控制方法，其特征在于：所述能量传递过程中影响因素包括减速器转速、负载转矩、运行高度、电机温度、减速比、齿轮箱油温、齿轮箱油压。

5.根据权利要求1所述的基于RF-GA-SVM算法的升降机输出电压控制方法，其特征在于：步骤5、利用优化后的支持向量机对样本约简集合的影响因素进行变频器输出电压预测，进一步包括，

利用优化后的支持向量机对样本约简集合的影响因素进行变频器输出电压回归预测。