【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习，具体涉及基于聚类和深度学习的物流机器人电梯等待时间预测方法。
技术介绍
1、电梯交通系统是由电梯使用者、电梯及环境组成的系统。电梯使用者的规律和环境的变化使得不同条件影响下的电梯等待时间不同。在电梯交通模式的研究中，将电梯根据交通流量进行分类，主要分为五类具有各自交通模式的典型时间段：电梯上行高峰时段、电梯下行高峰时段、电梯上下行高峰时段、电梯层间常规时段和电梯空闲时段。此类划分在常规建筑物中表现明显，且与时间呈现强相关。
2、物流机器人是集环境感知、运动规划、决策控制于一体的多功能综合系统。使用物流机器人进行配送是固定区域内无人化配送的首要选择。运输场景包括室内区域和室外区域，涉及了建筑物的水平和垂直运输。
3、在使用物流机器人进行配送时，需要进行路径设置，机器人只会按照固定路径进行移动。为了进行电梯调度以便完成垂直运输，需要将电梯控制接入机器人平台服务器，使得机器人需要进行调度时可以通过发送请求进行电梯调度。
4、然而在实际运输中，电梯等待时间变化较大，导致在进行运输任务时...
【技术保护点】
1.基于聚类和深度学习的物流机器人电梯等待时间预测方法，包括聚类后模型训练方法和新数据进行预测算法，其特征在于，所述聚类后模型训练方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于聚类和深度学习的物流机器人电梯等待时间预测方法，其特征在于：所述所述聚类后模型训练方法具体步骤为：
3.根据权利要求1所述的基于聚类和深度学习的物流机器人电梯等待时间预测方法，其特征在于：所述新数据进行预测算法其包括如下具体步骤：
【技术特征摘要】
1.基于聚类和深度学习的物流机器人电梯等待时间预测方法，包括聚类后模型训练方法和新数据进行预测算法，其特征在于，所述聚类后模型训练方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于聚类和深度学习的物流机器人...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁海明，丁佳洛，吴斌，李征，王俊杰，葛婉琼，范锦浩，陈凯敏，
申请(专利权)人：宁波铭盛软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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