电梯群管理系统及其控制方法技术方案

本发明专利技术提供一种电梯群管理系统及其控制方法。使用过去发生的交通流数据的时间序列特征的变化对过去的时间序列数据的经时性的特征的变化图形和到当前时间点为止的交通流数据的经时性的特征的变化图形进行比较，由此根据与到当前时间点为止的交通流数据的特征的变化图形最为相近的过去的数据的图形来预测当前时间点以后的交通流。由此，在发生了因电车晚点等而使得交通流的变化时间与平时的变化时间不一样的情况下，以及在当前时间点以后的交通流发生了意想不到的变化的情况下，也能够适当地预测交通流。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种，尤其是涉及一种对大楼内的交通流(traffic flow)进行预测，并且根据所预测到的交通流进行控制的。
技术介绍
电梯群管理系统是一种将多台电梯轿厢作为一个群体进行管理，以便能够更为高效地为乘客提供运行服务的管理系统。具体来说是，电梯群管理系统实施分配控制，将多台电梯轿厢(通常为4台至8台)作为一个组进行管理，当某个楼层发生了门厅呼叫时，从该组电梯轿厢中选择最适当的I台电梯轿厢，并将该电梯轿厢分配给该门厅呼叫。 在这种群管理系统中，已知有根据当前收集到的交通流和到前一天为止收集到的过去的交通流的历史记录来预测将要产生的交通流，并根据与预测到的交通流相适应的控制参数来进行分配控制的群管理系统。作为本
的
技术介绍
，在专利文献I中公开了一种技术，其根据以时间序列记录有到当天为止的上电梯人数和下电梯人数等交通流数据的数据库，来预测第二天的相同时间的交通流数据。此外，在专利文献2中公开了一种技术，其提取当前收集到的交通流的特征，并根据提取到的特征与到前一天为止所发生的典型的交通流中的哪一种交通流最为相似来选择交通需求(traffic demand),并根据当前收集到的交通流的特性以及所选择的交通需求所具有的交通流的特性来预测此后发生的交通流。专利文献I :日本专利特开平4-256670号公报专利文献2 日本专利特开昭59-22870号公报可是，在专利文献I中，由于仅仅使用数据库中的相同时间的数据来预测交通流，所以在发生了因电车晚点等而使得大楼内的交通流的变化时间与平时的变化时间不一样的情况时，难以适当地预测交通流。此外，在专利文献2中，根据当前收集到的交通流的特征来选择过去的与其相似的交通需求，所以在交通流发生了变化的情况下，在该变化在所收集到的交通流上反映出来以前，难以适当地预测交通流。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种电梯群管理系统，该电梯群管理系统在发生了因电车晚点等而使得交通流的变化时间与平时的变化时间不一样的情况下，也能够适当地预测交通流，并且能够在控制中反映出来。作为本专利技术的一个方面涉及一种电梯群管理系统，其具有在大楼的多个楼层提供服务的多台电梯以及预测大楼内的交通流的交通流预测装置，并且根据预测到的交通流进行控制，所述电梯群管理系统的特征在于，所述交通流预测装置将大楼内的交通流数据作为每个单位时间的交通流数据进行收集，识别所述每个单位时间的交通流数据属于预先准备的多个特征ID中的哪一个特征ID，按照时间序列来记录在所述每个单位时间识别到的交通流数据的特征ID，通过对过去的所述特征ID的经时性变化的图形和到当前时间点为止的交通流数据中的特征ID的经时性变化的图形进行比较，以搜索与所述到当前时间点为止的交通流数据中的特征ID的变化图形相近的所述过去的数据中的变化图形，并且根据紧接在搜索到的所述过去的数据的类似图形后面发生的过去的交通流数据来预测当前时间点以后的交通流。在本专利技术的优选的实施方式中，对现实中出现的多个特征中的每一个特征分别赋予特征ID名，以识别所述多个特征中的各个特征分别属于这些特征ID中的哪一个特征ID，并且在进行识别时，搜索与所述到当前时间点为止的交通流数据中的特征ID的变化图形最相近的所述过去的数据中的变化图形。(专利技术效果) 根据本专利技术的优选的实施方式，能够提供一种电梯群管理系统，该电梯群管理系统在发生了因电车晚点等而使得交通流的变化时间与平时的变化时间不一样的情况下，也能够适当地预测交通流，并且能够在控制中反映出来。附图说明图I是本专利技术的一实施例所涉及的电梯群管理系统中的交通流预测部分的结构图。图2表示在本专利技术的一实施例的时间序列特征数据库中处理的数据的示例。图3是本专利技术的一实施例的时间序列特征图形匹配部分中的一部分处理的说明图。图4是本专利技术的一实施例的各个日期类型的数据库的生成方法的说明图。图5是本专利技术的一实施例的平日交通流识别部分的识别方法的说明图。图6是本专利技术的一实施例的日期类型ID的更新方法的说明图。符号说明:101…交通流收集部分，102…交通流识别部分，103…时钟，104…时间序列特征数据库，105…时间序列特征图形匹配部分，106…各特征的交通流参照部分，107…预测交通流生成部分，108…交通流数据分类部分，1081…平日交通流识别部分，1082…休息日交通流识别部分，1083…特殊交通流识别部分，1084…特殊交通流匹配次数计数部分，1085…日期类型ID更新部分。具体实施例方式以下参照附图对本专利技术的一实施方式进行说明。图I是本专利技术的一实施例所涉及的电梯群管理系统中的交通流预测部分的结构图。交通流收集部分101从电梯收集各个楼层的上电梯人数和下电梯人数等交通流信息。如果是在电梯门厅进行目的地楼层登录的目的地楼层预约式群管理系统，则可从目的地楼层登录装置收集各个楼层的电梯使用人数等交通流信息，并以此来取代上电梯人数和下电梯人数等。交通流识别部分102例如采用专利文献2所示的方法等来识别由交通流收集部分101收集到的交通流信息的特征与到前一天为止所发生的多种典型的交通流中的哪一种交通流的特征最为相似。在此，交通流的特征优选是各个方向和各个楼层的交通量或者从各个楼层的交通量中选出的交通量特别多的方向和楼层的交通量或者楼层之间的交通量。并且，对现实中出现的多个特征中的每一个特征分别赋予特征ID名。时钟103输出当前的时间。时间序列特征数据库104根据由交通流识别部分102识别出的与当前时间点的交通流的特征最为相似的典型的交通流的特征ID名以及由时钟103输出的当前时间，按照时间序列记录识别到的特征ID名。其中，在赋予典型的交通流的特征ID名时，以对各个典型 的交通流加以区别的方式赋予特征ID名，例如分别赋予A、B、C，…等。时间序列特征图形匹配部分105根据由交通流识别部分102识别出的特征ID名、由时钟103输出的当前时间、以及记录在时间序列特征数据库104中的记录有到前一天为止的时间序列的特征ID名的数据库，通过后述的图形匹配，输出被预测为此后会产生的交通流的日期类型(day type)(平日(weekday)、休息日(holiday)以及特殊日(a day ofsingularity)等)以及特征ID名。各特征的交通流参照部分106参照由时间序列特征图形匹配部分105输出的被预测为此后会产生的交通流的特征ID名，输出与特征ID名相应的交通流。预测交通流生成部分107根据由交通流收集部分101收集到的交通流信息以及由各特征的交通流参照部分106输出的交通流来生成预测交通流。例如，将上述2个交通流的平均值作为预测交通流。交通流数据分类部分108根据记录在时间序列特征数据库中的时间序列的特征ID名，对平日、休息日以及特殊日等日期类型信息进行分类，具有平日交通流识别部分1081、休息日交通流识别部分1082、特殊交通流识别部分1083、特殊交通流匹配次数计数部分1084以及日期类型ID更新部分1085。此外，交通流数据分类部分优选在一天中的电梯乘客少的夜间等进行处理。平日交通流识别部分1081判断当天收集到的时间序列的交通流数据与过去的被识别为是平日的时间序列的交通流数据是否相近，在判断为相近时，将当天收集到的交通流数据识别为平日本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电梯群管理系统，其具有在大楼的多个楼层提供服务的多台电梯以及预测大楼内的交通流的交通流预测装置，并且根据预测到的交通流进行控制，所述电梯群管理系统的特征在于，所述交通流预测装置具有：交通流数据收集部分，所述交通流数据收集部分将大楼内的交通流数据作为每个单位时间的交通流数据进行收集；特征ID识别部分，所述特征ID识别部分识别所述每个单位时间的交通流数据属于预先准备的多个特征ID中的哪一个特征ID；记录部分，所述记录部分按照时间序列来记录在每个单位时间识别到的所述交通流数据的特征ID；类似图形搜索部分，所述类似图形搜索部分通过对过去的所述特征ID的经时性变化的图形和到当前时间点为止的交通流数据中的特征ID的经时性变化的图形进行比较，以搜索与所述到当前时间点为止的交通流数据中的特征ID的变化图形相近的所述过去的数据中的变化图形；以及交通流预测部分，所述交通流预测部分根据紧接在搜索到的所述过去的数据的类似图形后面发生的过去的交通流数据来预测当前时间点以后的交通流。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：西田武央，吉川敏文，会田敬一，前原知明，星野孝道，鸟谷部训，
申请(专利权)人：株式会社日立制作所，
类型：发明
国别省市：