CN110027946A - 预报电梯乘客交通 - Google Patents

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M-L.西科宁
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Abstract

根据一个方面，提供了一种用于预报电梯组的电梯乘客交通的方法。该方法包括使用带历史时间戳的源‑目的地乘客计数，来训练(100)描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型，获得(102)当前周期内的带时间戳的源‑目的地乘客计数，基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源‑目的地乘客计数生成(104)电梯乘客交通预报，并输出(106)该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用。

Description

预报电梯乘客交通
技术领域
本发明涉及用于预报电梯组的电梯乘客交通的方法和设备。
背景技术
电梯组控制系统可以使用乘客交通预报来避免在不断变化的交通状况下的不良调度决策。例如，通过使用长期历史交通统计，可以实现对未来交通的预报。但是，长期的历史交通统计数据往往无法描述乘客交通的意外变化。这意味着，例如，当发生意外变化时，长期历史统计信息可能会导致错误的交通预报。这能导致电梯组性能的恶化。
因此，具有可以减轻这些缺陷中的至少一个的解决方案将是有益的。
发明内容
根据至少一些方面，提供了一种解决方案，其通过组合历史交通信息、和基于在当前时间周期(例如，当天)期间观察到的交通的信息，来产生能够适应意外变化的预报。
根据本发明的第一方面，提供了一种用于预报电梯组的电梯乘客交通的方法。该方法包括：使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数，来训练描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型；获得当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数；基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数，来生成电梯乘客交通预报；和输出该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用。
在实施例中，所述当前周期内的带时间戳的源-目的地计数包括在当天期间收集的数据。
在实施例中，附加地或替代地，该方法还包括使用所述当前周期的带时间戳的源-目的地计数，来重新训练统计交通模型。
在实施例中，附加地或替代地，该方法还包括使用贝叶斯过滤算法，来过滤所述当前周期内的源-目的地乘客计数。
在实施例中，附加地或替代地，该方法还包括根据交通测量、停靠呼叫、目的地呼叫、轿厢呼叫以及上下电梯乘客计数中的至少一个，来估计源-目的地乘客计数。
在实施例中，附加地或替代地，该方法还包括利用安装在电梯轿厢内的负载称重装置、光幕和立体摄像机中的至少一个，来确定上下电梯乘客计数，用于估计源-目的地乘客计数。
在实施例中，附加地或替代地，所述电梯乘客交通预报包括源-目的地到达率、进入到达率、楼层间到达率、和外出到达率、以及从源楼层到目的地楼层的特定集合的到达率中的至少一个。术语“特定集合”可以指代一个或多个源楼层和/或目的地楼层。
根据本发明的第二方面，提供了一种用于预报电梯组的电梯乘客交通的设备。该设备包括：用于使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数、来训练描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型的部件；用于获得当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数的部件；用于基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数生成电梯乘客交通预报的部件；和用于输出该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用的部件。
在实施例中，该设备还包括用于实现第一方面的方法的任一实施例的部件。
根据本发明的第三方面，提供了一种电梯系统，包括根据第二方面的设备。
根据本发明的第四方面，提供了一种包括程序代码的计算机程序，该程序代码在由至少一个处理单元运行时，促使所述至少一个处理单元执行第一方面的方法。
在实施例中，该计算机程序被实施在计算机可读介质上。
根据第五方面，提供了一种用于预报电梯组的电梯乘客交通的设备。该设备包括至少一个处理单元和至少一个存储器。所述至少一个存储器存储程序指令，所述程序指令在由所述至少一个处理单元运行时，促使所述设备：使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数，来训练描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型；获得当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数；基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数，生成电梯乘客交通预报；和输出该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用。。
在实施例中，所述当前周期内的带时间戳的源-目的地计数包括在当天期间收集的数据。。
在实施例中，附加地或替代地，所述至少一个存储器存储程序指令，所述程序指令在由所述至少一个处理单元运行时，促使所述设备使用所述当前周期的带时间戳的源-目的地计数，来重新训练统计交通模型。
在实施例中，附加地或替代地，所述至少一个存储器存储程序指令，所述程序指令在由所述至少一个处理单元运行时，促使所述设备还使用贝叶斯过滤算法，来过滤所述当前周期内的源-目的地乘客计数。
在实施例中，附加地或替代地，所述至少一个存储器存储程序指令，所述程序指令在由所述至少一个处理单元运行时，促使所述设备根据交通测量、停靠呼叫、目的地呼叫、轿厢呼叫以及上下电梯乘客计数中的至少一个，来估计源-目的地乘客计数。
在实施例中，附加地或替代地，所述至少一个存储器存储程序指令，所述程序指令在由所述至少一个处理单元运行时，促使所述设备利用安装在电梯轿厢内的负载称重装置、光幕和立体摄像机中的至少一个，来确定上下电梯乘客计数，用于估计源-目的地乘客计数。
在实施例中，附加地或替代地，所述电梯乘客交通预报包括源-目的地到达率、进入到达率、楼层间到达率和外出到达率中的至少一个。
上述部件可以例如通过使用至少一个处理器、至少一个处理器和连接到所述至少一个处理器的至少一个存储器、或者至少一个处理器、连接到所述至少一个处理器的至少一个存储器、以及连接到所述至少一个处理器的输入/输出接口来实现。
附图说明
被包括以提供对本发明的进一步理解并构成本说明书的一部分的附图图示了本发明的实施例，并连同说明书一起帮助解释本发明的原理。在图中：
图1图示了根据一个方面的用于预报电梯乘客交通的方法的流程图。
图2图示了预报乘客交通的到达率的图表。
图3图示了根据另一方面的用于预报电梯乘客交通的流程图。
图4图示了根据一个方面的用于预报电梯乘客交通的设备的框图。
具体实施方式
以下描述图示了旨在改进电梯系统中的交通预报的质量、并因此改进电梯系统的性能的解决方案。该解决方案基于所获得的与长时间段(例如，天、周、月或年)关联的历史或长期源-目的地(OD)乘客计数、以及与接近当前时间的时间段(例如，当天)相关联的近期或短期源-目的地计数两者，来产生交通预报。
图1图示了根据第一方面的用于预报电梯乘客交通的方法的流程图。
在100处，使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数，来训练描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型。带历史时间戳的源-目的地乘客计数可以描述能用来预报典型的乘客交通统计数据的长期历史交通趋势，例如每一楼层和方向的到达强度或者源-目的地楼层对。术语“历史”或“长期”可以指包括一天、几天、几周、几个月甚至几年的时间段。因此，带历史时间戳的源-目的地乘客计数涉及与该时段内的多个周期有关的带时间戳的源-目的地乘客计数。统计交通模型描述特定周期(例如，一天或一周)的基线交通模型、以及与基线的一天特定变化。训练统计交通模型可以指从长期数据估计统计交通模型的处理。例如，可以预先指定统计交通模型，使得精确模型取决于一些参数，例如作为时间的函数的基线强度、或描述一天特定变化的大小的参数。当使用长期历史数据来训练统计交通模型时，使用历史数据以找到最佳参数(使用例如最大似然或最大后验方法)或可能表示为可能参数值的样本的参数上的分布(例如，使用马尔可夫链蒙特卡罗)。
在102处，获得当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数。例如，当前周期可以指当天，在该当天期间已经观察到最近的交通。
在104处，基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数，来生成电梯乘客交通预报。训练的统计交通模型将新周期的交通描述为随机过程(概率分布)。通过以当前周期期间迄今所看到的交通为条件来近似统计交通模型的条件分布，可以考虑在当前周期期间观察到的源-目的地乘客计数。例如，如果统计交通模型是其中潜在状态是交通强度的状态空间模型，则可以使用贝叶斯过滤算法，来维持当前强度上的概率分布(基于到目前为止的观察)，并且生成预报作为下一时段的强度的条件预期值。
作为示例，训练的统计交通模型可以与基于在当天期间迄今观察到的交通所确定的信息组合。因此，交通模式的变化能被检测并迅速作出反应。可以利用当前周期(例如，在夜间期间)的带时间戳的源-目的地计数来重新训练该统计交通模型。
在106处，输出电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用。因此，代替仅使用历史交通统计，电梯组控制可以利用(has access to)这样的电梯乘客交通预报，该电梯乘客交通预报还考虑尚未用来训练统计交通模型的短期带时间戳的源-目的地乘客计数。
在实施例中，电梯乘客交通预报包括源-目的地到达率、进入到达率、楼层间到达率、和外出到达率中的至少一个。
上面说明的解决方案可以提供至少一些以下效果。所生成的增强型电梯乘客交通预报在呼叫分配时向电梯组控制提供更准确的信息，例如，以识别诸如上行高峰、下行高峰和双向交通的交通模式。还可以在呼叫分配中利用该预报，以改进乘客服务、或电梯磨损和能耗。
源-目的地乘客计数包括乘客旅程。乘客旅程是由乘客利用电梯轿厢执行的旅程，并且可以标识源和目的地楼层、以及开始和/或结束时间。可以从其他交通测量来估计源-目的地乘客计数，例如停靠或目的地呼叫、轿厢呼叫、以及上下电梯乘客计数。可以使用各种传感器来确定上下电梯乘客计数，例如安装在电梯轿厢内的电子负载称重装置、光幕或立体摄像机。例如，如果三个乘客使用相同的电梯轿厢从楼层A到楼层B，那么从楼层A到楼层B存在三个乘客旅程，并且源-目的地乘客计数是三。此外，使用该示例，源-目的地乘客计数数据然后阐明“在[时间]3个乘客从楼层A到B”。本领域技术人员知道用于确定源-目的地乘客计数的已知解决方案，因此这里不再更详细地讨论它们。用于确定源-目的地乘客计数的一个示例性解决方案可以在授权专利FI121464B中找到。
图2图示了预报乘客交通的到达率的图表。
该图表图示了基于长期历史平均值(虚线)和短期带时间戳的源-目的地乘客计数(实线)来估计进入到达率。在该示例中，已经使用贝叶斯过滤算法过滤了短期带时间戳的源-目的地乘客计数。可以将交通计数聚合到在固定长度间隔(例如1分钟或5分钟)期间获得的计数中，并且在给定最新观察计数的情况下，可以使用贝叶斯滤波算法来更新下一个间隔的强度的预报。在图2中，作为示例，在五分钟间隔期间观察到的计数已被用于产生下一个五分钟间隔的预报。点表示基于源-目的地乘客计数的实际测量的进入交通。可以看出，组合的解决方案能够考虑到乘客交通模式的最近变化，并相应地修改电梯乘客交通预报。
如图2所示，生成的预报可以提供乘客到达率预报。然而，这只是一个可能的预报示例，并且该预报可涉及源-目的地乘客到达率、或交通组件(例如，进入、楼层间或外出)到达率、或能基于源-目的地乘客计数所计算和生成的一些其他统计数据。
图3图示了根据另一方面的用于预报电梯乘客交通的流程图。
在304处估计源-目的地(OD)计数。源-目的地计数可以由OD估计单元根据其他交通测量估计，例如停靠或目的地呼叫、轿厢呼叫和电梯移动数据(如框302所示)、以及上下电梯乘客计数(如框300所示)。可以使用各种传感器来确定上下电梯乘客计数，例如安装在电梯轿厢内的电子负载称重装置、光幕或立体摄像机。本领域技术人员知道用于确定源-目的地乘客计数的已知解决方案，因此这里不再更详细地讨论它们。用于确定源-目的地乘客计数的一个示例性解决方案能在授权专利FI121464B中找到。
在306处，将估计的OD计数存储在长期存储器中。如框308所示，长期存储器的内容可用于在后续周期之间重新训练预报单元的统计交通模型。术语“周期”是指特定时间段，例如，一天或一周。该周期可以分成多个时间间隔。每个间隔可以是五分钟间隔或任何其他固定间隔。统计交通模型的再训练可以在每个周期的开始时执行，其中数据在前一周期期间存储在长期存储器中。在实施例中，可以从长期存储器中删除已经用于重新训练统计交通模型的旧数据，以便节省存储空间。训练可以是“增长的”，以便能使用前一周期的训练结果，从而使能不需要存储来自最新周期之前的周期的旧数据的解决方案。
在实施例中，在下一周期发生变化之前，利用当天的OD计数数据来重新训练统计交通模型。例如，在夜间期间利用当天的OD计数数据来重新训练统计交通模型。
估计的OD计数也被馈送到预报单元。在实施例中，计数聚合单元维护与相关交通组件有关的乘客的数量的计数器。当计数聚合单元接收到OD计数时，它检查该数据是否与相关的交通组件有关，并且如果该数据与相关的交通组件有关，则计数聚合单元将与相关的交通组件有关的计数器递增乘客的数量。在实施例中，在每个间隔(例如，五分钟间隔)的开始，计数聚合单元将计数器的计数发送到预报单元。
如框310所示，预报单元被配置为使用所接收的OD计数和(在框308处训练的)统计交通模型，来生成交通预报。基于在框308处实现的训练结果，可能已经在当前周期(例如，一天)的开始对预报单元进行了初始化。当在每个间隔开始时接收到新的乘客计数时，可以更新预报器的状态(例如，作为条件概率分布)，以考虑接收的乘客计数、在前一个间隔开始之后经过的时间、以及当天的当前时间。作为示例，我们假设先前的预报是10:55-11:00的时间段，并且当前时间现在是11.00。现在在10:55-11:00的时间段内已知实际实现的乘客数量，并且在11:00-11:05的时间段内计算新的乘客交通预报。因此，除了考虑实现的乘客计数之外，与先前时间段10:55-11:00期间的强度相比，乘客强度已经改变。
然后，预报单元计算更新的预报，并将更新的预报发送到电梯系统的组控制器，如框312所示。换句话说，预报可以基于在每个间隔期间计数的乘客数量，并且预报单元可以在每个间隔开始时(例如，每五分钟)向组控制器发送新的预报。
在实施例中，可以在电梯系统的组控制器中执行所有处理和计算。在另一实施例中，某些部分(例如，统计交通模型的再训练)可以由单独的实体执行，例如，作为云服务。
图4图示了根据一个方面的用于预报电梯乘客交通的设备400的框图。
设备400包括连接到至少一个存储器304的至少一个处理器402。至少一个存储器404可以包括至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序当由处理器402或多个处理器运行时，促使设备400执行编程的功能。在另一实施例中，至少一个存储器404可以是至少一个处理器402的内部存储器。
设备400可以是被配置为仅实现先前讨论的特征的控制实体，或者它可以是更大的电梯控制实体的一部分，例如，电梯控制器或电梯组控制器。
在实施例中，至少一个存储器404可以存储程序指令，所述程序指令当由至少一个处理器402运行时，促使设备400使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数，来训练描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型，获得当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数，基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数，来生成电梯乘客交通预报，并输出该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用。
此外，在实施例中，处理器402和存储器404中的至少一个可以构成用于使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数、来训练描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型的部件，用于获得当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数的部件，用于基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数、来生成电梯乘客交通预报的部件，和用于输出该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用的部件。
本发明的示例性实施例和方面可以包括在能够执行示例性实施例的处理的任何合适的装置中，例如，包括服务器、工作站。示例性实施例还可以存储与本文描述的各种处理有关的信息。
示例实施例可以用软件、硬件、应用逻辑、或软件、硬件和应用逻辑的组合来实现。示例实施例能存储与本文描述的各种方法有关的信息。该信息能够存储在一个或多个存储器中，例如硬盘、光盘、磁光盘、RAM等。一个或多个数据库能够存储用于实现所述示例实施例的信息。能够使用在这里列出的一个或多个存储器或存储设备中包括的数据结构(例如，记录、表格、阵列、字段、图形、树、列表等)，来组织数据库。关于示例实施例描述的方法能够包括适当的数据结构，用于将由示例实施例的装置和子系统的方法所收集和/或生成的数据存储在一个或多个数据库中。
能够使用根据示例实施例的教义编程的一个或多个通用目的处理器、微处理器、数字信号处理器、微控制器等，方便地实现示例实施例的全部或一部分，如计算机和/或软件领域技术人员将理解的那样。如软件领域的技术人员将理解的，基于示例实施例的教义，本领域的程序员能够容易地准备适当的软件。另外，如电气领域的技术人员将理解的，能够通过准备专用集成电路或通过互连传统组件电路的适当网络，来实现示例实施例。因此，这些示例不限于硬件和/或软件的任何特定组合。存储在计算机可读介质中的任一个或组合上，这些示例能包括用于控制示例实施例的组件、用于驱动示例实施例的组件、用于使示例实施例的组件能够与人类用户交互等的软件。这样的计算机可读介质还能够包括用于执行在实现示例实施例时执行的处理的全部或一部分(如果处理是分布式的)的计算机程序。示例的计算机代码装置可以包括任何合适的可解释或可运行代码机制，包括但不限于脚本、可解释程序、动态链接库(DLL)、Java类和小应用程序、完整的可运行程序等。
如上所述，示例实施例的组件可以包括计算机可读介质或存储器，用于保存根据教义编程的指令，并用于保存本文描述的数据结构、表格、记录和/或其他数据。在示例实施例中，应用逻辑、软件或指令集保持在各种传统计算机可读介质的任一个上。在本文的上下文中，“计算机可读介质”可以是能够包含、存储、传递、传播或传输指令、以供指令执行系统、设备或装置(诸如计算机)使用或与之结合使用的任何介质或部件。计算机可读介质可以包括计算机可读存储介质，其可以是够包含或存储指令、以供指令执行系统、设备或装置(诸如计算机)使用或与之结合使用的任何介质或部件。计算机可读介质能够包括参与向处理器提供指令用于执行的任何合适的介质。这种介质可以采用多种形式，包括但不限于非易失性介质、易失性介质、传输介质等。
尽管已经示出并描述并指出了应用于其优选实施例的基本新颖特征，但是应该理解，本领域技术人员可以对所描述的装置和方法的形式和细节进行各种省略和替换以及改变，而不脱离本公开的精神。例如，明确意图的是，以基本相同的方式执行基本相同的功能以实现相同结果的那些元件和/或方法步骤的所有组合都在本公开的范围内。此外，应该认识到，与任何公开的形式或实施例结合示出和/或描述的结构和/或元件和/或方法步骤可以并入任何其他公开或描述或提出的形式或实施例中，作为设计选择的一般事项。此外，在权利要求中，部件加功能的条款旨在覆盖这里描述的执行所述功能的结构，不仅包括结构等效物，而且包括等效结构。
申请人在此单独公开了本文所述的每个单独的特征、以及两个或更多个这样的特征的任何组合达到以下程度，只要这些特征或组合能够基于本说明书作为整体进行，根据本领域技术人员的公知常识，不管这些特征或特征的组合是否解决了本文公开的任何问题，并且不限制权利要求的范围。申请人指出所公开的方面/实施例可以包括任何这样的单独特征或特征的组合。鉴于前面的描述，对于本领域技术人员显而易见的是，可以在本公开的范围内进行各种修改。

Claims (12)

1.一种用于预报电梯组的电梯乘客交通的方法，该方法包括：
使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数，来训练(100)描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型；
获得(102)当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数；
基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数生成(104)电梯乘客交通预报；和
输出(106)该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述当前周期内的带时间戳的源-目的地计数包括在当天期间收集的数据。
3.根据权利要求1-2所述的方法，还包括：
使用所述当前周期的带时间戳的源-目的地计数，来重新训练统计交通模型。
4.根据权利要求1-3所述的方法，还包括使用贝叶斯过滤算法，来过滤所述当前周期内的源-目的地乘客计数。
5.根据权利要求1-4所述的方法，还包括：
根据交通测量、停靠呼叫、目的地呼叫、轿厢呼叫以及上下电梯乘客计数中的至少一个，来估计源-目的地乘客计数。
6.根据权利要求1-5所述的方法，还包括：
利用安装在电梯轿厢内的负载称重装置、光幕和立体摄像机中的至少一个，来确定上下电梯乘客计数，用于估计源-目的地乘客计数。
7.根据权利要求1-6所述的方法，其中，所述电梯乘客交通预报包括源-目的地到达率、进入到达率、楼层间到达率和外出到达率中的至少一个。
8.一种用于预报电梯组的电梯乘客交通的设备(400)，该设备包括：
用于使用带历史时间戳的源-目的地乘客计数、来训练(402，404)描述特定周期内的交通分布图的统计交通模型的部件；
用于获得(402，404)当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数的部件；
用于基于训练的统计交通模型和当前周期内的带时间戳的源-目的地乘客计数生成(402，404)电梯乘客交通预报的部件；和
用于输出(402，404)该电梯乘客交通预报以供电梯组控制使用的部件。
9.根据权利要求8所述的设备(400)，还包括用于实现(302，304)权利要求2-7中任一项的方法的部件。
10.一种电梯系统，包括根据权利要求8或9所述的设备(400)。
11.一种包括程序代码的计算机程序，所述程序代码在由至少一个处理单元(402)运行时，促使所述至少一个处理单元(402)执行权利要求1-7中任一项的方法。
12.根据权利要求11所述的计算机程序，其中所述计算机程序被实施在计算机可读介质上。
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