[發(fā)明專利]電梯調(diào)配的方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010257551.1 | 申請日： | 2020-04-03 |
| 公開（公告）號： | CN111392525B | 公開（公告）日： | 2023-02-03 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 丁晟;何曉光;金宇輝 | 申請（專利權(quán)）人： | 上海三菱電梯有限公司 |
| 主分類號： | B66B1/06 | 分類號： | B66B1/06;B66B1/34 |
| 代理公司： | 上海浦一知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31211 | 代理人： | 郭立 |
| 地址： | 200245 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 電梯 調(diào)配 方法 | ||
1.一種電梯調(diào)配的方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟S101，獲取電梯的召喚和登記信息；
步驟S102，離散化一天的時間，設(shè)定預設(shè)時間長度tw，并將一天的時間分成Nw個等長的時間段，
步驟S103，根據(jù)步驟S101中獲取的信息按步驟S102中劃分Nw個時間段分別統(tǒng)計各個時間段內(nèi)各層樓的召喚次數(shù)；
步驟S104，移動平均處理計算各樓層的召喚次數(shù)，得到各樓層的乘梯習慣；
步驟S105，選擇電梯?？康臅r間窗口；
步驟S106，確定?？繒r間段內(nèi)電梯的停靠樓層；
所述步驟S103中，預設(shè)共M層樓，則第k層在第n個時間段內(nèi)的召喚次數(shù)為次；
所述步驟S104中移動平均處理第k層召喚次數(shù)的具體計算方法為：
其中，Wsize為移動平均的窗口大小，所述移動平均窗口為周期窗口；
由此，得到第k層的乘梯習慣
2.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述步驟S1中的召喚和登記信息包括：各樓層的召喚的時間、登記的樓層、登記時所在的樓層或電梯在各個樓層進出的人數(shù)。
3.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述預設(shè)時間長度tw為3分鐘。
4.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述步驟S105中，在所述?？康臅r間窗口內(nèi)，電梯有確定性的召喚樓層。
5.如權(quán)利要求4所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，通過機器學習、信息處理或統(tǒng)計的方法確定所述停靠的時間窗口。
6.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，在步驟S106中，所述的停靠樓層為：在步驟S105中得到的各個?？繒r間窗口內(nèi)，若電梯處于待機狀態(tài)，則電梯將會前去等待的出發(fā)樓層。
7.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述步驟S103中，在統(tǒng)計時，分別對節(jié)假日、工作日和周末的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，從而得到節(jié)假日、工作日和周末的不同乘梯習慣。
8.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述步驟S103中，引入遺忘因子λ∈(0,1]，并在統(tǒng)計記錄次數(shù)時，對應乘以λΔt，其中Δt為相差的天數(shù)。
9.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，采用信息熵的方法來選擇電梯?？康臅r間窗口。
10.如權(quán)利要求9所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述采用信息熵的方法為：
定義第ni個時間段第kj層召喚的概率為：
其中而第ni個時間段內(nèi)召喚樓層的信息熵為：
由此，可以得到Nw個時間段內(nèi)召喚樓層的確定性評價{H(1)，H(2)，…，H(Nw)}，確定h，找出具有確定召喚樓層的時間段，即{ni|H(ni)＜h，i＝1，2，…，Nw}。
11.如權(quán)利要求1所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述步驟S106采用極大似然估計的方法來確定各?？繒r間窗口的停靠樓層。
12.如權(quán)利要求11所述的電梯調(diào)配的方法，其特征在于，所述方法為：選出各個時間段中最有可能產(chǎn)生召喚的樓層作為電梯的?？繕菍?，即針對同一時間段內(nèi)的各樓層的召喚習慣選出該時間段內(nèi)電梯的停靠樓層，采用極大似然估計選取出最有可能召喚的樓層為?？康臉菍訛?
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