JPH0212874B2

JPH0212874B2 -

Info

Publication number: JPH0212874B2
Application number: JP57056869A
Authority: JP
Inventors: Yasukazu Umeda; Katsunori Takabe
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1982-04-06
Filing date: 1982-04-06
Publication date: 1990-03-28
Also published as: JPS58177871A

Description

【発明の詳細な説明】この発明はエレベータの交通需要を分析する装
置の改良に関するものである。

複数台のエレベータのかごを効率良く運転させ
るため、近年、時々刻々変化する交通需要に応じ
て、乗場呼びに対し最適なかごを選択する群管理
が主流になつている。

しかし、乗場呼び発生時点では最適であつて
も、その後の交通需要の変化によつては最適では
なくなるということが多々ある。特に、現在一部
で実施されている即時予報方式（乗場ボタンが押
されたら、その乗場呼びに応答するかごを、即時
に到達予報灯で表示する方式）では、一度乗場呼
びを割り当てる（かごを選択する）と表示と変更
しにくいため、割当ての優劣が表れやすい。

一方、ビルの交通需要は時刻ごとにほぼ決まつ
ているので、過去の同時刻の交通需要を記録して
統計を取り、将来の交通需要を予測して群管理を
行うことにより、従来以上に群管理性能を高める
ような提案もされている。その場合、過去の同時
刻の交通需要の統計が取り方、及び将来の交通需
要の予測の仕方に問題がある。

過去の同時刻の交通需要を統計して、将来の交
通需要を予測する場合、同時刻の交通需要が明ら
かに普段と違うようなときのデータまで予測に使
用するのは、良い学習とは言えない。例えば、日
曜日のように、曜日によつて明らかに異なつた交
通状態を示すときや、その日だけ特別に多数の人
がその建物を訪れるときが考えられる。そして、
例えば日曜日の交通需要のデータまで使用して交
通需要を予測すれば、日曜日以外の曜日の交通需
要としては、小さ目な値となつてしまうはずであ
る。

従つて、このような従来の仕方で得られた交通
需要のデータの予測値を用いて、乗場呼びに対し
最適なかごを選択する群管理を行うと、適切な交
通需要の予測でないため、乗場呼びの割り当てが
適切でなく、エレベータを効率よく管理できない
という問題があつた。

この発明は、上記不具合を改良するもので、過
去の所定期間の交通量を計測し、この計測された
交通量から特定日と特定日以外の日とを区別した
交通量を用いて、近い将来の特定日と特定日以外
の日との交通量を予測することにより、交通需要
が通常と大きく異なる日があつても、適切な交通
需要の予測ができるようにしたエレベータの交通
需要分析装置を提供することを目的とするもの
で、これにより予測された交通需要を用いること
により、乗場呼びに対し最適なかごを割り当てる
等の群管理が効率的に行えるものである。

以下、第１図及び第２図によりこの発明の一実
施例を説明する。

図中、１は乗場呼びが登録されると「Ｈ」にな
る乗場呼び発生パルス、２は乗場呼び数の計測開
始時刻になると「Ｈ」になる開始時刻パルス、３
は乗場呼び数の計測終了時刻になると「Ｈ」とな
る終了時刻パルス、４は開始時刻パルス２が
「Ｈ」になつたときから乗場呼び発生パルス１の
数を計数し、終了時刻パルス３が「Ｈ」になつた
とき計数を停止し、その後短時間で計数がリセツ
トされる交通量計測装置、５は終了時刻パルス３
が「Ｈ」になつたとき交通量計測装置４の内容を
記憶する交通量記憶装置、６は例えばマイクロコ
ンピユータで構成され開始時刻パルス２が「Ｈ」
になつたとき第２図に示す演算を行つて終了時刻
パルス３が「Ｈ」になるまで予測乗場呼び数に相
当する予測交通量６ａを出力する交通量計測装
置、６１〜７４は交通量予測装置の動作手順、７
は予測交通量６ａを記憶する予測交通量記憶装
置、８は曜日すなわち優先度を設定する優先度設
定装置である。

次に、この実施例の動作を、８時から８時15分
までの乗場呼び数を学習する例について説明す
る。

８時になると開始時刻パルス２が「Ｈ」とな
り、交通量計測装置４は乗場呼び発生パルス１の
数を計数開始する。乗場呼びが発生するごとに計
数は進み、８時15分になると終了時刻パルス３が
「Ｈ」となつて計数は終了する。と同時に、交通
量記憶装置５はそのときの計数値を記憶する。そ
の後、交通量計測装置４の計数値は零にリセツト
される。今、交通量記憶装置５に計数値として
120が記憶されたとする。

一方、交通量予測装置６は、８時に開始時刻パ
ルス２が「Ｈ」になると、第２図に示す演算を開
始する。すなわち、手順６１で交通量記憶装置５
の内容を入力してそれをＡとし、手順６２で予測
交通量記憶装置７の内容を入力してそれをＢとす
る。学習開始時点では、交通量記憶装置５及び予
測交通量記憶装置７共に内容が零にリセツトされ
ているものとすれば、Ａ＝Ｂ＝Ｏとなる。次に、
最初の日はＸを零とするようにしておけば、手順
６３から手順６４へ進み、手順６４で優先度設定
装置８の内容を入力して、それをＤとする。この
例では、最初の日が日曜日のとき１、日曜日のと
き零、火曜日のとき６、水曜日のとき５、木曜日
のとき４、金曜日のとき３、土曜日のとき２がＤ
として設定されるものとする。今、最初の日が木
曜日であつたとすると、Ｄ＝４となるので、次に
手順６５から手順６６へ進む。このとき、Ｂ＝０
であるので、更に手順６８へ進み、Ａ＝０をＣに
入れる。手順７０で次の日のために曜日を進め、
Ｄ＝３となる。手順７２で予測交通量６ａである
Ｃ＝０を出力する。そして、手順７３で終了時刻
パルス３が「Ｈ」であるかを判断し、「Ｈ」でな
いときは再び手順７２に戻つて出力し続け、終了
時刻パルス３が「Ｈ」となると、手順７４へ進ん
でＸ＝１として演算は終了する。予測交通量Ｃは
予測交通量記憶装置７に記憶される。

さて、次の日の金曜日になると、再び交通量予
測装置６の演算が始まる。予測交通量記憶装置７
の内容はまだ零であるが、上述のように交通量記
憶装置５の内容は120となつているので、手順６
１，６２でＡ＝120、Ｂ＝０となる。昨日Ｘ＝１
となつているので、手順６３から手順６４を飛び
越して手順６５へ進む。すなわち、優先度設定装
置８は初日の曜日だけを設定するもので、後はプ
ログラムで進めて行くわけである。今はＤ＝３で
あるから、手順６６へ進み、Ｂ＝０であるから、
手順６８→手順７０→手順７２と進み、予測交通
量６ａをＣ＝Ａ＝120として出力することになる。
また、Ｄは２となる。この日の交通量計測装置４
及び交通量記憶装置５の動作は既述のとおりであ
るが、乗場呼び数は150であつたとする。

更に、次の日の土曜日には、交通量予測装置６
の演算は、手順６１，６２でＡ＝150、Ｂ＝120と
なり、またＸ＝１であるので、手順６３→手順６
５→手順６６→手順６７と進んで、Ｃ＝Ａ×0.6
＋Ｂ×0.4＝150×0.6＋120×0.4＝138を演算する。
したがつて、この日は８時から８時15分までの
間、予測交通量６ａは138として出力されること
になる。手順７０でＤ＝１となる。この日乗場呼
び数は155であつたとする。

次の日の日曜日には、Ｃ＝155×0.6×138×0.4
＝148が予測交通量６ａとなる。手順７０でＤ＝
０となる。この日は日曜日であるから乗場呼び数
は15であつたとする。

次の日の月曜日は、Ｄ＝０であるので、手順６
５から手順６９へ進み、予測交通量Ｃは前回の予
測交通量Ｂのままとする。すなわち、前回と同様
148のままとなり、それが手順７２で出力される。
なお、手順７１でＤ＝６となり、また７日経過す
るとＤ＝０となることになる。

なお、この実施例では日曜日の予測交通量６ａ
が148となつてしまい。実際に期待される乗場呼
び数と異なつてしまうが、日曜日ということは分
かつているので、予測交通量６ａを別の手段で求
め、それを使つた方がよい。すなわち、日曜日は
日曜日だけで交通需要を計測して計測するように
すればよいわけである。

また、それを拡張すれば、各曜日ごとに交通需
要が異なる建物では、曜日ごとに交通需要を計測
し、実施例で述べたような処理をすればよい。す
なわち、第２図のような演算を曜日ごとに行い、
手順６６で各動作の流れの該当曜日になつたとき
だけ、手順６７の演算を行うようにすればよい。
当然各曜日の７本の演算の内、１本は手順６７の
演算を行うはずである。

また、学習すべきでない日は、曜日の指定以外
にも、祭日やその建物の特殊行事等あるはずであ
り、それらの日にスイツチで設定するようにすれ
ばよい。

また、この実施例では、学習すべきでない日は
使用しないようにしたが、重み付けを小さくして
もよい。例えば、手順６９はＢをＣに入れるので
はなく、Ａ×0.2＋Ｂ×0.8をＣとするようにすれ
ば、当日の乗場呼び数は少し用いられるが、大半
は前日の予測交通量６ａを用いることになる。

なお、過去の乗場呼び数が計測されていない部
分は零として計算したが、建物の使用勝手から予
想できる値を入れておくと、最初かな余り問題と
ならない値を予測交通量６ａとすることができ
る。

また、学習するデータを乗場呼び数としたが、
これに限るものではない。例えば、乗降人数、乗
客数、かご呼び数、満員になる回数等各種の交通
需要を示すデータ、待時間等のサービス状態を示
すデータ、消費電力量データ等でもよい。

なお、この実施例により得られた予測交通量６
ａを使用した制御例、すなわち予測交通量６ａを
用いたエレベータの群管理の例については詳細に
は述べなかつたが、例えば群管理の例として呼び
割当て、かごの待機階設定、到達予想時間の推
定、分割運転時のロードセンタ（分割の境目とな
る階）設定、割当台数設定、戸開閉時間設定、運
転台数設定、自動呼び登録等各種考えられる。

更に、該当時間帯を８時から８時15分とした
が、これに限定されるものではない。

また、乗場呼び数を計測する場合、階別又は運
転方向別に計数してもよい。

なお、実施例では現在に近い日のデータの優先
度を大にするため、前日と前日よりも前の過去の
データを６：４で重み付けしたが、比率はこれに
限るものではなく、前日を1/2、２日前を1/2²、
３日前を1/2³、４日前を1/2⁴…というように、１
日ごとに異なる優先度をつけてもよい。

以上説明したとおりこの発明では、過去の所定
期間の交通量を計測し、この計測された交通量か
ら特定日と特定日以外の日とを区別した交通量を
用いて、近い将来の特定日と特定日以外の日との
交通量を予測することにより、交通需要が通常と
大きく異なる日があつも、適切な交通需要の予測
ができ、これにより予測された交通需要を用いる
ことにより、乗場呼びに対し最適なかごを割り当
てる等の群管理が効率的に行え、エレベータを効
率よく管理することができる効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明によるエレベータの交通需要
分析装置の一実施例を示すブロツク図、第２図は
第１図の交通量予測装置の動作手順の流れ図であ
る。図において、１……乗場呼び発生パルス、２…
…開始時刻パルス、３……終了時刻パルス、４…
…交通量計測装置、５……交通量記憶装置、６…
…交通量予測装置、７……予測交通量記憶装置、
８……優先度設定装置。なお、図中同一部分は同
一符号により示す。

Claims

【特許請求の範囲】１各日の同一時間帯毎に交通量を計測する交通
量計測装置、この交通量計測装置により計測された当日の交
通量を記憶する交通量記憶装置、特定日とこの特定日以外の日とを区別する優先
度設定装置、上記特定日および上記特定日以外の日各々にお
ける交通量の予測を、上記優先度設定装置により
区別された特定日の予測に当たつては特定日のみ
を対象とした上記交通量に基づいて、上記特定日
当日の交通量と前回の特定日の交通量予測値とを
重み付け加算して次回特定日の交通量予測値を出
力するとともに、上記優先度設定装置により区別
された特定日以外の日の予測に当たつては特定日
以外の日のみを対象とした上記交通量に基づい
て、上記特定日以外の日当日の交通量と前回の特
定日以外の日の交通量予測値とを重み付け加算し
て次回特定日以外の日の交通量予測値を出力する
交通量予測装置、この交通量予測装置の出力を記憶する予測交通
量記憶装置を備えたことを特徴とするエレベータの交通需要
分析装置。