CN111392525A - 电梯调配的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电梯调配的方法，包括如下步骤：步骤S101，获取电梯的召唤和登记信息；步骤S102，离散化一天的时间，设定预设时间长度tw，并将一天的时间分成Nw个等长的时间段，步骤S103，根据步骤S101中获取的信息按步骤S102中划分Nw个时间段分别统计各个时间段内各层楼的召唤次数；步骤S104，移动平均处理计算各楼层的召唤次数，得到各楼层的乘梯习惯；步骤S105，选择电梯停靠的时间窗口；步骤S106，确定停靠时间段内电梯的停靠楼层。

Description

电梯调配的方法
技术领域
本发明涉及电梯领域，特别是一种根据乘梯习惯召唤电梯的方法。
背景技术
传统电梯在非繁忙时段通常会回到基站层等待。由于基站层的召唤次数普遍多于其他楼层，因此，在大多数的时间段内，这样的做法能给到乘客较好的体验(等待时间变短)。然而，在一天(或一周)的周期里，并非在所有的时间段内停靠基站层是一种合理的做法。比如，对于赶早出行的高层住宅乘客而言，在召唤后等待电梯从底楼出发会使得乘坐的体验变差。并且，在这段时间内将电梯置于基站层等待也不合理，因为在这段时间内从基站层出发的人数相对而言很少。
在电梯的实际使用过程中，因乘客的规律性出行往往使得电梯的运行呈现出一定的规律性。因此，如何在电梯空闲时，针对乘客的出行规律(乘梯习惯)，自主地调节电梯的停靠楼层，如何根据乘梯习惯，找出电梯可以去停靠等待的时间窗口、估计停靠时间窗口内的电梯的出发楼层、如何自适应乘梯习惯的变化、考虑工作日和非工作日的不同乘梯习惯；成为本专利需要解决的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种电梯调配的方法，包括如下步骤：
步骤S101，获取电梯的召唤和登记信息；
步骤S102，离散化一天的时间，设定预设时间长度tw，并将一天的时间分成Nw个等长的时间段，
步骤S103，根据步骤S101中获取的信息按步骤S102中划分Nw个时间段分别统计各个时间段内各层楼的召唤次数；
步骤S104，移动平均处理计算各楼层的召唤次数，得到各楼层的乘梯习惯；
步骤S105，选择电梯停靠的时间窗口；
步骤S106，确定停靠时间段内电梯的停靠楼层。
优选地，所述步骤S1中的召唤和登记信息包括：各楼层的召唤的时间、登记的楼层、登记时所在的楼层或电梯在各个楼层进出的人数。
优选地，所述预设时间长度tw为3分钟。
优选地，所述步骤S103中，预设共M层楼，则第k层在第n个时间段内的召唤次数为
Figure RE-GDA0002513453970000021
次。
优选地，所述步骤S104中移动平均处理第k层召唤次数的具体计算方法为：
Figure RE-GDA0002513453970000022
其中，Wsize为移动平均的窗口大小，所述移动平均窗口为周期窗口；
由此，得到第k层的乘梯习惯
Figure RE-GDA0002513453970000023
优选地，所述步骤S105中，在所述停靠的时间窗口内，电梯有确定性的召唤楼层。
优选地，通过机器学习、信息处理或统计的方法确定所述停靠的时间窗口。
优选地，在步骤S106中，所述的停靠楼层为：在步骤S105中得到的各个停靠时间窗口内，若电梯处于待机状态，则电梯将会前去等待的出发楼层。
优选地，所述步骤S103中，在统计时，分别对节假日、工作日和周末的数据统计，从而得到节假日、工作日和周末的不同乘梯习惯。
优选地，所述步骤S103中，引入遗忘因子λ∈(0,1]，并在统计记录次数时，对应乘以λΔt，其中Δt为相差的天数。
优选地，采用信息熵的方法来选择电梯停靠的时间窗口。
优选地，所述采用信息熵的方法为：
定义第ni个时间段第kj层召唤的概率为：
Figure RE-GDA0002513453970000024
其中
Figure RE-GDA0002513453970000025
而第ni个时间段内召唤楼层的信息熵为：
Figure RE-GDA0002513453970000031
由此，可以得到Nw个时间段内召唤楼层的确定性评价{H(1)，H(2)，…，H(Nw)}，确定h，找出具有确定召唤楼层的时间段，即{ni|H(ni)＜h，i＝1，2，…，Nw}。
优选地，所述步骤S106采用极大似然估计的方法来确定各停靠时间窗口的停靠楼层。
优选地，所述方法为：选出各个时间段中最有可能产生召唤的楼层作为电梯的停靠楼层，即针对同一时间段内的各楼层的召唤习惯
Figure RE-GDA0002513453970000032
选出该时间段内电梯的停靠楼层，采用极大似然估计选取出最有可能召唤的楼层
Figure RE-GDA0002513453970000033
为停靠的楼层为:
Figure RE-GDA0002513453970000034
附图说明
图1是本发明的电梯调配的方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明公开的电梯调配的方法，包括如下步骤：
步骤S101，获取电梯的召唤和登记的信息。
在本步骤中，可以获取电梯运行过程中产生的召唤和登记的信息。所述的召唤和登记信息可以为电梯在运行过程中产生的与召唤或登记相关的信息，例如，可以包括但不限于各楼层的召唤的时间、登记的楼层、登记时所在的楼层，电梯在各个楼层进出的人数等。
步骤S102，离散化一天的时间。
在本步骤中，我们需要将连续的时间离散化，即选取合适的时间长度tw，将一天内的时间等分成Nw个等长的时间段。比如按秒来划分，此时有tw*Nw＝86400sec 特别地，关于tw的选取应注意以下几点：
tw不宜过小，过小的tw会分散统计的次数，难以获得明显的乘梯习惯；
tw不宜过小，过小的tw会分散统计的次数，难以获得明显的乘梯习惯；
基于以上2点的考虑，选取tw为3分钟较为合适。
步骤S103，统计各个时间段内各层楼的召唤次数。
在本步骤中，将根据步骤101中获取的信息按步骤102中划分出的Nw个时间段分别统计各个楼层的召唤次数。记第k层(共M层楼)在第n个时间段内共召唤了
Figure RE-GDA0002513453970000041
次。
步骤S104移动平均处理各楼层的召唤次数，得到各楼层的乘梯习惯。
在本步骤中将对步骤103中统计的
Figure RE-GDA0002513453970000042
进行移动平均处理。该步骤的目的是为了平滑各楼层相邻时间段的召唤次数。具体方法为：
Figure RE-GDA0002513453970000043
其中的wsize为移动平均的窗口大小。需要说明的是这里的移动平均窗口为周期窗口。
由此，我们可以得到第k层的召唤(乘梯习惯)
Figure RE-GDA0002513453970000044
步骤S105选择电梯停靠的时间窗口
在本步骤中，我们需要从步骤104中得到的各个楼层的乘梯习惯中挖掘出电梯的停靠窗口。所述的停靠窗口是指在此窗口内，电梯有非常明确的召唤楼层，即具有确定性的召唤楼层。该停靠时间窗口的确定可以通过机器学习、信息处理、统计方法等方法。
步骤S106确定停靠时间段内电梯的停靠楼层
在本步骤中，我们将针对步骤105中得到的各个停靠时间窗口来确定电梯的停靠楼层。所述的停靠楼层指的是：在105步骤中得到的各个停靠时间窗口内，若电梯处于待机状态，则电梯将会前去等待的出发楼层。该停靠楼层可以根据停靠时间窗口内各楼层的乘梯习惯来确定。其中确定的方法可以为机器学习、估计等方法。
实施例二
本发明实施例二在实施例一的基础上，将步骤103修改为：在统计
Figure RE-GDA0002513453970000054
时，分别对统计节假日、工作日和周末的数据进行统计，可以分别获得节假日、工作日和周末的统计结果，进而得到节假日、工作日和周末等不同的乘梯习惯。并且从上述不同习惯中确定电梯在不同情形下的停靠时间窗口和停靠楼层。
实施例三
本发明实施例三在实施例一的基础上，将步骤103改为：在统计
Figure RE-GDA0002513453970000055
时，引入遗忘因子能使得所描述的乘梯习惯具有自适应性。具体地，引入的遗忘因子(forgetting factor)λ∈(0,1]，并在统计记录次数时，对应乘以λΔt(Δt为相差的天数)。这样使得越新的记录在所描述的乘梯习惯中的权重约高，从而使得所描述的乘梯习惯能不断地贴近当前的乘梯习惯。由此使得电梯能根据最新的乘梯习惯来调整停靠窗口和停靠楼层。
实施例四
本发明实施例四在实施例一的基础上，步骤105采用信息熵的方法来选择电梯停靠的时间窗口。该方法从时间的维度选取出具有确定性召唤楼层的时间段。信息熵通常被用于评估信息的确定性。这里我们利用信息熵来评估第ni个时间段内召唤楼层的确定性。定义第ni个时间段第kj层召唤的概率为：
Figure RE-GDA0002513453970000051
其中
Figure RE-GDA0002513453970000052
而第ni个时间段内召唤楼层的信息熵为：
Figure RE-GDA0002513453970000053
由此，可以得到Nw个时间段内召唤楼层的确定性评价{H(1)，H(2)，…，H(Nw)}，确定h，找出具有确定召唤楼层的(可行)时间段，即{ni|H(ni)＜h，i＝1，2，…，Nw}。
实施例五
本发明实施例五在实施例一的基础上，步骤106采用极大似然估计的方法来确定各停靠时间窗口的停靠楼层。该方法选出各个时间段中最有可能产生召唤的楼层作为电梯的停靠楼层，即针对同一时间段n内的各楼层的召唤习惯
Figure RE-GDA0002513453970000061
选出该时间段内，电梯的停靠楼层，采用极大似然估计选取出最有可能召唤的楼层
Figure RE-GDA0002513453970000062
为停靠的楼层为:
Figure RE-GDA0002513453970000063
以上通过具体实施例对本发明进行了详细的说明，该实施例仅仅是本发明的较佳实施例，本发明并不限于上文讨论的实施方式。基于本发明启示的显而易见的变换或替代也应当被认为落入本发明的技术范畴内。以上的具体实施方式用来揭示本发明的最佳实施方法，以使得本领域的普通技术人员能够应用本发明的多种实施方式以及多种替代方式来达到本发明的目的。

Claims (14)

1.一种电梯调配的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S101，获取电梯的召唤和登记信息；
步骤S102，离散化一天的时间，设定预设时间长度tw，并将一天的时间分成Nw个等长的时间段，
步骤S103，根据步骤S101中获取的信息按步骤S102中划分Nw个时间段分别统计各个时间段内各层楼的召唤次数；
步骤S104，移动平均处理计算各楼层的召唤次数，得到各楼层的乘梯习惯；
步骤S105，选择电梯停靠的时间窗口；
步骤S106，确定停靠时间段内电梯的停靠楼层。
2.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述步骤S1中的召唤和登记信息包括：各楼层的召唤的时间、登记的楼层、登记时所在的楼层或电梯在各个楼层进出的人数。
3.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述预设时间长度tw为3分钟。
4.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述步骤S103中，预设共M层楼，则第k层在第n个时间段内的召唤次数为
Figure RE-FDA0002513453960000011
次。
5.如权利要求4所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述步骤S104中移动平均处理第k层召唤次数的具体计算方法为：
Figure RE-FDA0002513453960000012
其中，Wsize为移动平均的窗口大小，所述移动平均窗口为周期窗口；
由此，得到第k层的乘梯习惯
Figure RE-FDA0002513453960000013
6.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述步骤S105中，在所述停靠的时间窗口内，电梯有确定性的召唤楼层。
7.如权利要求6所述的电梯调配的方法，其特征在于，通过机器学习、信息处理或统计的方法确定所述停靠的时间窗口。
8.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，在步骤S106中，所述的停靠楼层为：在步骤S105中得到的各个停靠时间窗口内，若电梯处于待机状态，则电梯将会前去等待的出发楼层。
9.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述步骤S103中，在统计时，分别对节假日、工作日和周末的数据统计，从而得到节假日、工作日和周末的不同乘梯习惯。
10.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述步骤S103中，引入遗忘因子λ∈(0,1]，并在统计记录次数时，对应乘以λΔt，其中Δt为相差的天数。
11.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，采用信息熵的方法来选择电梯停靠的时间窗口。
12.如权利要求11所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述采用信息熵的方法为：
定义第ni个时间段第kj层召唤的概率为：
Figure RE-FDA0002513453960000021
其中
Figure RE-FDA0002513453960000022
而第ni个时间段内召唤楼层的信息熵为：
Figure RE-FDA0002513453960000023
由此，可以得到Nw个时间段内召唤楼层的确定性评价{H(1)，H(2)，…，H(Nw)}，确定h，找出具有确定召唤楼层的时间段，即{ni|H(ni)＜h，i＝1，2，…，Nw}。
13.如权利要求1所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述步骤S106采用极大似然估计的方法来确定各停靠时间窗口的停靠楼层。
14.如权利要求13所述的电梯调配的方法，其特征在于，所述方法为：选出各个时间段中最有可能产生召唤的楼层作为电梯的停靠楼层，即针对同一时间段内的各楼层的召唤习惯
Figure RE-FDA0002513453960000024
选出该时间段内电梯的停靠楼层，采用极大似然估计选取出最有可能召唤的楼层
Figure RE-FDA0002513453960000025
为停靠的楼层为:
Figure RE-FDA0002513453960000026
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