JP2021031277A - エレベータ分析システム及びエレベータ分析システムの設計方法 - Google Patents
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Abstract
Description
110 発生人数予測部
130 行先階予測部
140 エレベータ
300 OD(Origin-Destination)表
Claims (6)
- プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有するエレベータ分析システムであって、
前記記憶装置は、階床間の人物の移動を記録するOrigin−Destination情報の記憶領域を有し、
前記Origin−Destination情報の記憶領域のサイズは、エレベータの階床間の移動に要する最低時間に基づいて算出された、前記Origin−Destination情報の非ゼロ値の最大個数に基づいて決定されることを特徴とするエレベータ分析システム。 - 請求項1に記載のエレベータ分析システムであって、
前記Origin−Destination情報の非ゼロ値の最大個数は、階床間の人物の移動を観測する単位時間の長さを、1台の前記エレベータの階床間の移動に要する最低時間で除することによって得られた、1台あたり、前記単位時間あたりの前記エレベータの移動回数の上限に、設置される前記エレベータの台数を乗じることによって算出されることを特徴とするエレベータ分析システム。 - 請求項2に記載のエレベータ分析システムであって、
前記Origin−Destination情報の記憶領域のサイズは、少なくとも、前記エレベータの需要を予測するモデルを生成するための学習データとして必要な期間の、前記Origin−Destination情報の非ゼロ値の最大個数分のデータが格納されるサイズであることを特徴とするエレベータ分析システム。 - 請求項3に記載のエレベータ分析システムであって、
前記プロセッサは、
前記記憶装置に、決定されたサイズの前記Origin−Destination情報の記憶領域を確保し、
前記エレベータの需要を予測するモデルを生成するための学習データとして必要な期間より短い期間の、ゼロ値を含む前記Origin−Destination情報から、非ゼロ値を含むスパース行列を生成して、前記Origin−Destination情報のデータとして前記記憶領域に格納し、
前記エレベータの需要を予測するモデルを生成するための学習データとして必要な期間の前記スパース行列が前記記憶領域に格納されたら、前記記憶領域に格納された前記Origin−Destination情報のデータに基づいて、前記エレベータの需要を予測するモデルを生成することを特徴とするエレベータ分析システム。 - 請求項4に記載のエレベータ分析システムであって、
前記エレベータの需要を予測するモデルは、前記エレベータを利用する人物の行先階を予測するモデルであることを特徴とするエレベータ分析システム。 - プロセッサと、前記プロセッサに接続される記憶装置と、を有する計算機システムが実行するエレベータ分析システムの設計方法であって、
前記エレベータ分析システムは、階床間の人物の移動を記録するOrigin−Destination情報の記憶領域を有し、
前記設計方法は、前記プロセッサが、前記Origin−Destination情報の記憶領域のサイズを、エレベータの階床間の移動に要する最低時間に基づいて算出された、前記Origin−Destination情報の非ゼロ値の最大個数に基づいて決定する手順を含むことを特徴とする設計方法。
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