CN110950195A - 一种电梯的优化控制方法、装置和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种电梯的优化控制方法、装置和设备,具体过程包括:获取当前时间;根据当前时间和第一模型,确定电梯停靠的目标楼层,其中,该第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;控制电梯停靠至目标楼层。这样,通过预先构建并针对性的训练得到的第一模型,由于该第一模型是基于用户的出行习惯对应的相关数据训练得到的,所以按照本发明实施例控制电梯,能够实现智能、灵活的控制电梯停靠在用户即将呼叫的楼层,无需电梯从固定的待梯楼层到达该用户即将呼叫的楼层,不仅可以节约电梯的能耗,还能够减少用户的等待时间,提高用户的乘梯体验。
Description
技术领域
本发明涉及电梯技术领域,特别是涉及一种电梯的优化控制方法、装置和设备。
背景技术
目前,在电梯处于空闲状态下,即,电梯连续一段时间(如:5分钟)无人呼叫,该电梯通常会停靠在预先设置的固定楼层,该固定楼层也称为待梯楼层。该待梯楼层一般设计在1楼或者中间楼层。以总层数为30层的单元楼为例,假设该单元楼共有两部电梯,这两部电梯的待梯楼层可以分别设置为1楼和16楼,那么,当电梯处于空闲状态时,一部电梯停靠在1楼,另一部电梯停靠在16楼。
但是,该电梯的控制方法,控制电梯停靠在固定楼层,很大概率会增加用户的等待时间,增加电梯的运行能耗,不够智能。
发明内容
本发明实施例提供一种电梯的优化控制方法、装置和设备,能够按照用户的出行习惯,智能、灵活的控制电梯的停靠楼层,节约电梯的能耗的同时,能够减少用户的等待时间,提高用户的乘梯体验。
第一方面,提供了一种电梯的优化控制方法,包括:
获取当前时间;
根据所述当前时间和第一模型,确定所述电梯停靠的目标楼层,其中,所述第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;
控制所述电梯停靠至所述目标楼层。
可选地,该方法还包括:
获取电梯的历史使用数据和预设的第二模型,其中,所述历史使用数据包括呼叫时间和呼叫楼层,所述第二模型为用于预测电梯停靠楼层的初始模型;
根据所述历史使用数据训练所述第二模型,得到所述第一模型。
可选地,当所述第一模型满足预设的优化条件,则,所述方法还包括:
获取实际使用数据,所述实际使用数据包括使用所述第一模型后实际的呼叫时间和呼叫楼层;
根据所述实际使用数据,优化所述第一模型,并以优化后的所述第一模型控制所述电梯的停靠。
可选地,所述优化条件为所述第一模型的优化周期,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述第一模型的使用时长超过所述优化周期。
可选地,所述优化条件为所述第一模型的匹配度阈值,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述电梯使用所述第一模型时的实际匹配度超过所述匹配度阈值,其中,所述实际匹配度用于表征所述第一模型确定所述目标楼层和实际呼叫楼层之间的匹配程度。
第二方面,还提供了一种电梯的优化控制装置,包括:
第一获取单元,用于获取当前时间;
确定单元,用于根据所述当前时间和第一模型,确定所述电梯停靠的目标楼层,其中,所述第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;
控制单元,用于控制所述电梯停靠至所述目标楼层。
可选地,该装置还包括:
第二获取单元,用于获取电梯的历史使用数据和预设的第二模型,其中,所述历史使用数据包括呼叫时间和呼叫楼层,所述第二模型为用于预测电梯停靠楼层的初始模型;
训练单元,用于根据所述历史使用数据训练所述第二模型,得到所述第一模型。
可选地,当所述第一模型满足预设的优化条件,则,所述装置还包括:
第三获取单元,用于获取实际使用数据,所述实际使用数据包括使用所述第一模型后实际的呼叫时间和呼叫楼层;
优化单元,用于根据所述实际使用数据,优化所述第一模型,并以优化后的所述第一模型控制所述电梯的停靠。
可选地,所述优化条件为所述第一模型的优化周期,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述第一模型的使用时长超过所述优化周期。
可选地,所述优化条件为所述第一模型的匹配度阈值,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述电梯使用所述第一模型时的实际匹配度超过所述匹配度阈值,其中,所述实际匹配度用于表征所述第一模型确定所述目标楼层和实际呼叫楼层之间的匹配程度。
第三方面,还提供了一种设备,所述设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于根据所述计算机程序执行上述第一方面所提供的电梯的优化控制方法。
第四方面,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序,所述计算机程序用于执行上述第一方面所提供的电梯的优化控制方法。
可见,在本发明实施例中,提供了一种电梯的优化控制方法,通过预先构建并训练的第一模型,预测各个时间电梯应该停靠的楼层,具体过程可以包括:获取当前时间;根据当前时间和第一模型,确定所述电梯停靠的目标楼层,其中,该第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;控制所述电梯停靠至所述目标楼层。这样,通过预先构建并针对性的训练得到的第一模型,由于该第一模型是基于用户的出行习惯对应的相关数据训练得到的,所以按照本发明实施例控制电梯,能够实现智能、灵活的控制电梯停靠在用户即将呼叫的楼层,无需电梯从固定的待梯楼层到达该用户即将呼叫的楼层,不仅可以节约电梯的能耗,还能够减少用户的等待时间,提高用户的乘梯体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例中一应用场景所涉及的网络系统框架示意图;
图2为本发明实施例提供的一种电梯的优化控制方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的另一种电梯的优化控制方法的流程示意图;
图4为本发明实施例提供的再一种电梯的优化控制方法的流程示意图;
图5为本发明实施例提供的一种电梯的优化控制装置的结构示意图;
图6为本发明实施例提供的一种设备的结构示意图。
具体实施方式
随着高楼的出现,电梯这一高层单元楼的必备元素,在人们的生活中也变得随处可见。目前,在电梯连续一段时间(如:5分钟)无人呼叫时,视作该电梯处于空闲状态,那么,为了方便高层单元楼中的用户,通常会控制其停靠在预先设置的固定楼层,例如:设置固定楼层为1楼,方便进入该单元楼的用户使用;又例如:设置固定楼层为中间楼层,同时顾及该单元楼中的高层和低层用户的出行。以总层数为30层的高层单元楼为例,假设该单元楼共有两部电梯,这两部电梯空闲状态下设置的固定楼层可以分别设置为1楼和16楼,那么,当电梯处于空闲状态时,一部电梯停靠在1楼,另一部电梯停靠在16楼。
但是,该控制电梯的方法,控制电梯在空闲状态下停靠在固定楼层,不够智能和灵活,例如:电梯停靠的固定楼层为1楼,但是30层的用户需要呼叫该电梯,那么,该电梯就需要从1楼上升至30楼,假设电梯上行一层楼的时间为2秒,那么,在该电梯从1楼直接到30楼中间不停的情况下,该用户需要等待58秒(即,将近一分钟),而且,电梯运行耗电量和电梯运行的层数相关,电梯运行的层数越大,耗电量就越高。可见,目前控制电梯的方法,不仅增加用户乘梯的等待时间,降低用户的乘梯体验,而且增加电梯的运行能耗。
基于此,本发明实施例提供了一种电梯的优化控制方法,发明人经过研究发现,用户的一些出行习惯还是有规律可循的,例如:上班、下班、买菜、遛弯等,那么,在本发明实施例中,通过预先构建并训练的第一模型,预测各个时间电梯应该停靠的楼层,具体过程可以包括:获取当前时间;根据当前时间和第一模型,确定所述电梯停靠的目标楼层,其中,该第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;控制所述电梯停靠至所述目标楼层。这样,通过预先构建并针对性的训练得到的第一模型,由于该第一模型是基于用户的出行习惯对应的相关数据训练得到的,所以按照本发明实施例控制电梯,能够实现智能、灵活的控制电梯的停靠在用户即将呼叫的楼层,无需电梯从固定的待梯楼层到达该用户即将呼叫的楼层,不仅可以节约电梯的能耗,还能够减少用户的等待时间,提高用户的乘梯体验。
举例来说,本发明实施例可以应用到如图1所示的场景中。该场景中包括电梯100、电梯200和控制管理单元300,该控制管理单元300可以包括优化控制装置310和控制器320,其中,控制器320用于控制电梯100和电梯200的停靠,电梯100和电梯200位于同一个单元楼中。该控制管理单元300,用于执行本发明实施例提供的电梯的优化控制方法,其中,优化控制装置310用户得到当前时间对应的目标楼层,指导控制器320控制电梯100和电梯200的运行。
可以理解的是,优化控制装置310中可以包括:采集单元311和第一模型312,其中,采集单元311用于采集电梯100和电梯200实际运行过程中的停靠规律,具体可以包括停靠楼层以及停靠时间;第一模型312为经过训练得到的模型,用于预测各个时间下电梯100和电梯200应该停靠的楼层。本发明实施例具体可以包括两个过程:训练第一模型312的过程以及使用第一模型312的过程。其中,训练第一模型312的过程具体可以包括:S11,优化控制装置310预先设置第二模型,该第二模型为用于预测电梯停靠楼层的初始模型;S12,采集单元311采集电梯100和电梯200的历史使用数据,该历史使用数据可以包括呼叫时间和呼叫楼层,还可以包括到达楼层;S13,优化控制装置310利用历史使用数据训练第二模型,得到第一模型。其中,第一模型312、第二模型可以是机器学习模型。使用该第一模型312的过程具体可以包括:S21,优化控制装置310获取当前时间;S22,优化控制装置310将当前时间输入第一模型312,可以根据该第一模型312的输出结果确定电梯100和电梯200分别对应的目标楼层;S23,优化控制装置310将目标楼层发送给控制器320;S24,控制器320控制电梯100和电梯200分别运行到对应的目标楼层。
这样,由于第一模型312是基于用户的历史使用数据训练得到的模型,所以,该第一模型312能够预测出在各个时间可能有用户出行的楼层,基于此,控制器320自动控制电梯100和电梯200分别停靠在目标楼层,无需等到目标楼层有用户呼叫,电梯100和电梯200才从停靠的固定楼层到达该用户呼叫的楼层,不仅可以节约电梯的能耗,还能够减少用户的等待时间,提高用户的乘梯体验。
可以理解的是,上述场景仅是本发明实施例提供的一个场景示例,本发明实施例并不限于此场景。
下面结合附图,通过实施例来详细说明本发明实施例中一种电梯的优化控制方法的具体实现方式。
图2为本发明实施例提供的一种电梯的优化控制方法的流程示意图。参见图2,该方法可以应用于控制管理单元300,具体可以包括下述步骤201~步骤203:
步骤201,获取当前时间。
步骤202,根据当前时间和第一模型,确定电梯停靠的目标楼层,其中,第一模型为用于预测各时间下该电梯停靠楼层的已训练完成的模型。
步骤203,控制该电梯停靠至目标楼层。
可以理解的是,本申请实施例可以用于电梯处于空闲状态时对电梯的控制,其中,空闲状态可以是指电梯在预设时长(例如:5分钟)未被呼叫的状态。本申请实施例中的电梯,可以是一部电梯,也可以是多部电梯。
第一模型,是指经过历史使用数据对第二模型进行训练得到的模型,用于预测电梯在各个时间应该停靠的楼层。第二模型,是指预先设置的、用于预测电梯停靠楼层的初始模型,该初始模型可以是机器学习模型或者其他任意可以实现预测的模型。
作为一个示例,在执行图2所示的实施例之前,本申请实施例还包括了对第二模型进行训练得到第一模型的过程,如图3所示,具体可以包括:
步骤301,获取电梯的历史使用数据和预设的第二模型,其中,历史使用数据包括呼叫时间和呼叫楼层,第二模型为用于预测电梯停靠楼层的初始模型;
步骤302,根据所历史使用数据训练第二模型,得到所述第一模型。
可以理解的是,历史使用数据可以是电梯测试以及使用过程中采集到的所有数据,也可以对采集到的所有数据进行采样得到的部分数据。历史使用数据包括已经发生的多组呼叫时间和呼叫楼层的对应关系,历史使用数据能够反映该电梯所属单元楼的用户的出行习惯。
需要说明的是,利用历史使用数据训练第二模型的过程,可以采用任意的模型训练方法进行训练,在本实施例中不作具体限定。
经过上述图3所示的实施例进行训练得到的第一模型,可以预测任何时间时下一个即将呼叫电梯的用户所在的楼层,并将该楼层确定为目标楼层。为本申请实施例智能、灵活的控制电梯提供了数据基础。
其中,如果本申请实施例中的电梯为一部电梯,则,该第一模型可以预测当前时间下的一个目标楼层;如果本申请实施例中的电梯为多部电梯,则,该第一模型可以预测当前时间下的多个目标楼层,目标楼层的个数和电梯的个数对应。
例如:假设当前时间为上午10时,单元楼中包括电梯A和电梯B,均处于空闲状态下,且电梯A停靠在25楼,电梯B停靠在9楼。若根据100组历史使用数据可知,上午10时到10时一刻,10楼的用户甲和20楼的用户乙呼叫电梯的概率为95%,那么,根据图2所示的实施例,将“上午10时”输入待训练完成的第一模型,则,可以确定的目标楼层为10和20,如此,即可控制电梯A运行至20楼,等待用户乙的呼叫,同时,控制电梯B运行至10楼,等待用户甲的呼叫。
又例如:假设当前时间为上午10时,单元楼中仅包括电梯C,处于空闲状态下。若根据100组历史使用数据可知,上午10时到10时一刻之间,10时5分左右10楼的用户甲呼叫电梯的概率为98%,10时15分左右20楼的用户乙呼叫电梯的概率为90%,那么,根据图2所示的实施例,将当前时间“上午10时”输入待训练完成的第一模型,则,可以确定的目标楼层为10,如此,即可控制电梯C运行至10楼,等待用户甲的呼叫;在该电梯C服务完甲之后,还可以将当前时间“上午10时13分”输入待训练完成的第一模型,则,可以确定的目标楼层为20,如此,即可控制电梯C运行至20楼,等待用户乙的呼叫。
这样,通过本申请实施例提供的方法,通过已经训练的第一模型,预测出单元楼中各用户的出行习惯,预先将电梯运行至接下来可能呼叫电梯的楼层,减少用户的等待乘梯时间,也无需电梯在空闲状态运行至固定的楼层,节约了电梯的能耗,提高了电梯控制的灵活性和智能性。
在一些可能的实现方式中,随着单元楼中用户的更新、用户出行习惯的变化,为了让第一模型可以更加准确的预测用户的出行规律,更好的指导电梯的运行,本申请实施例还提供了优化第一模型的方法。
具体实现时,参见图4所示的实施例,当第一模型满足预设的优化条件时,本申请实施例还可以包括:
步骤401,获取实际使用数据,该实际使用数据包括使用第一模型后实际的呼叫时间和呼叫楼层;
步骤402,根据实际使用数据,优化第一模型,并以优化后的第一模型控制电梯的停靠。
其中,预设的优化条件,用于确定是否对第一模型进行升级。
作为一个示例,优化条件可以为第一模型的优化周期(例如:一周),那么,第一模型满足预设的优化条件具体为:第一模型的使用时长超过优化周期。当第一模型的使用时长大于优化周期,则,为了控制电梯的方法更加智能和准确,需要根据最新的电梯使用数据,对该第一模型进行优化。
作为另一个示例,优化条件也可以为第一模型的匹配度阈值(例如:80%),那么,第一模型满足预设的优化条件具体为:电梯使用所述第一模型时的实际匹配度超过匹配度阈值。其中,实际匹配度用于表征第一模型确定目标楼层和实际呼叫楼层之间的匹配程度。可以理解的是,从使用第一模型控制电梯开始,可以统计该第一模型控制的目标楼层和该控制实施之后第一次实际呼叫的楼层之间的匹配度,当统计的匹配度大于预设的匹配度阈值,则,认为该第一模型所确定的目标楼层不能满足其设计需求,需要对该第一模型进行优化。
其中,实际使用数据,是指使用第一模型控制电梯之后,用户的实际呼叫时间和呼叫楼层之间的多组对应关系,用于表征使用第一模型之后用户最近的出行习惯。
根据实际使用数据,优化第一模型的过程,可以参见步骤302中根据历史使用数据训练第二模型的过程,可以采用任意的模型训练方法进行优化第一模型,在本实施例中不作具体限定。
可以理解的是,当根据图4所示的实施例得到优化后的第一模型,则可以将优化后的第一模型作为步骤202中的第一模型,根据当前时间和该优化后的第一模型,确定出更符合近期用户出行习惯的目标楼层。
可见,在本申请实施例中,通过预先构建并针对性的训练得到的第一模型,由于该第一模型是基于用户的出行习惯对应的相关数据训练得到的,所以按照本发明实施例控制电梯,能够实现智能、灵活的控制电梯的停靠在用户即将呼叫的楼层,无需电梯从固定的待梯楼层到达该用户即将呼叫的楼层,不仅可以节约电梯的能耗,还能够减少用户的等待时间,提高用户的乘梯体验。
此外,本发明实施例还提供了一种电梯的优化控制装置500,如图5所示,该装置500例如可以是图1中的控制管理单元300,该装置500可以包括:第一获取单元501、确定单元502和控制单元503。
其中,第一获取单元501,用于获取当前时间;
确定单元502,用于根据所述当前时间和第一模型,确定所述电梯停靠的目标楼层,其中,所述第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;
控制单元503,用于控制所述电梯停靠至所述目标楼层。
可选地,该装置500还包括:
第二获取单元,用于获取电梯的历史使用数据和预设的第二模型,其中,所述历史使用数据包括呼叫时间和呼叫楼层,所述第二模型为用于预测电梯停靠楼层的初始模型;
训练单元,用于根据所述历史使用数据训练所述第二模型,得到所述第一模型。
可选地,当所述第一模型满足预设的优化条件,则,所述装置500还包括:
第三获取单元,用于获取实际使用数据,所述实际使用数据包括使用所述第一模型后实际的呼叫时间和呼叫楼层;
优化单元,用于根据所述实际使用数据,优化所述第一模型,并以优化后的所述第一模型控制所述电梯的停靠。
可选地,所述优化条件为所述第一模型的优化周期,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述第一模型的使用时长超过所述优化周期。
可选地,所述优化条件为所述第一模型的匹配度阈值,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述电梯使用所述第一模型时的实际匹配度超过所述匹配度阈值,其中,所述实际匹配度用于表征所述第一模型确定所述目标楼层和实际呼叫楼层之间的匹配程度。
上述描述为一种电梯的优化控制装置500的相关描述,其中,具体实现方式以及达到的效果,可以参见图2所示的一种电梯的优化控制方法实施例的描述,这里不再赘述。
此外,本发明实施例还提供了一种设备600,如图6所示,该设备600包括处理器601以及存储器602:
所述存储器602用于存储计算机程序;
所述处理器601用于根据所述计算机程序执行图2对应实施例中任意一种实现方式下的电梯的优化控制方法。
此外,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序,所述计算机程序用于执行上述图2对应实施例中任意一种实现方式下的电梯的优化控制方法。
本发明实施例中提到的“第一模型”、“第一获取单元”等名称中的“第一”只是用来做名字标识,并不代表顺序上的第一。该规则同样适用于“第二”等。
通过以上的实施方式的描述可知,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解,本发明的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在存储介质中,如只读存储器(英文:read-only memory,ROM)/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者诸如路由器等网络通信设备)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置实施例和设备实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的设备及装置实施例仅仅是示意性的,其中作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,并非用于限定本发明的保护范围。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (12)
1.一种电梯的优化控制方法,其特征在于,包括:
获取当前时间;
根据所述当前时间和第一模型,确定所述电梯停靠的目标楼层,其中,所述第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;
控制所述电梯停靠至所述目标楼层。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取电梯的历史使用数据和预设的第二模型,其中,所述历史使用数据包括呼叫时间和呼叫楼层,所述第二模型为用于预测电梯停靠楼层的初始模型;
根据所述历史使用数据训练所述第二模型,得到所述第一模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,当所述第一模型满足预设的优化条件,则,所述方法还包括:
获取实际使用数据,所述实际使用数据包括使用所述第一模型后实际的呼叫时间和呼叫楼层;
根据所述实际使用数据,优化所述第一模型,并以优化后的所述第一模型控制所述电梯的停靠。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述优化条件为所述第一模型的优化周期,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述第一模型的使用时长超过所述优化周期。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述优化条件为所述第一模型的匹配度阈值,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述电梯使用所述第一模型时的实际匹配度超过所述匹配度阈值,其中,所述实际匹配度用于表征所述第一模型确定所述目标楼层和实际呼叫楼层之间的匹配程度。
6.一种电梯的优化控制装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取当前时间;
确定单元,用于根据所述当前时间和第一模型,确定所述电梯停靠的目标楼层,其中,所述第一模型为用于预测各时间下所述电梯停靠楼层的已训练完成的模型;
控制单元,用于控制所述电梯停靠至所述目标楼层。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括:
第二获取单元,用于获取电梯的历史使用数据和预设的第二模型,其中,所述历史使用数据包括呼叫时间和呼叫楼层,所述第二模型为用于预测电梯停靠楼层的初始模型;
训练单元,用于根据所述历史使用数据训练所述第二模型,得到所述第一模型。
8.根据权利要求6或7所述的装置,其特征在于,当所述第一模型满足预设的优化条件,则,所述装置还包括:
第三获取单元,用于获取实际使用数据,所述实际使用数据包括使用所述第一模型后实际的呼叫时间和呼叫楼层;
优化单元,用于根据所述实际使用数据,优化所述第一模型,并以优化后的所述第一模型控制所述电梯的停靠。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述优化条件为所述第一模型的优化周期,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述第一模型的使用时长超过所述优化周期。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述优化条件为所述第一模型的匹配度阈值,所述第一模型满足预设的优化条件具体为:所述电梯使用所述第一模型时的实际匹配度超过所述匹配度阈值,其中,所述实际匹配度用于表征所述第一模型确定所述目标楼层和实际呼叫楼层之间的匹配程度。
11.一种设备,其特征在于,所述设备包括处理器以及存储器:
所述存储器用于存储计算机程序;
所述处理器用于根据所述计算机程序执行权利要求1~5任意一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序,所述计算机程序用于执行权利要求1~5任意一项所述的方法。
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