JPH0620984B2

JPH0620984B2 - エレベータの交通需要検出装置

Info

Publication number: JPH0620984B2
Application number: JP63021590A
Authority: JP
Inventors: 建次佐々木; 健司横田; 宏服部; 信幸左田
Original assignee: Fuji Tetsuku Kk
Current assignee: Fuji Tetsuku Kk
Priority date: 1988-02-01
Filing date: 1988-02-01
Publication date: 1994-03-23
Anticipated expiration: 2009-03-23
Also published as: JPH01197292A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕この発明は、過去の交通情報の統計から学習機能により
現在或いは近い将来の交通量を予測し、群管理制御に利
用するエレベータの交通需要検出装置に関する。

〔従来の技術及び発明が解決しようとする課題〕

近年、群管理エレベータにおいてはより高度な制御を実
現するため、過去の交通情報を統計し、この統計データ
をもとに現在或いは近い将来の交通量を予測して、エレ
ベータの運転を管理しようとするいわゆる学習機能を備
えたものが種々提案されている。

ところで、この時々刻々変化する交通情報を遂一記憶さ
せるには膨大な記憶容量を必要とするため、通常は一日
を複数の一定時間帯に分割し、この各時間帯毎に平均値
或いは合計値を記憶することにより記憶容量が少なくて
済むようにしている。

しかし、このように各時間帯の幅を一定とすると、エレ
ベータの交通情報は時刻によって著しく変動するため、
上記時間帯の幅を大きく（例えば１時間）にすると記憶
装置の容量は小さくて済むが正確な交通情報を捉えるこ
とはできず、その逆に時間帯の幅を短く（例えば５分
間）にすると、交通情報の変動の特徴を正確に捉えるこ
とはできるが記憶装置として容量の大きなものが必要と
なるといった問題がある。

このため、予め夜間等の閑散時には時間帯を長く設定
し、交通情報量或いはその変動量の大きい混雑時には時
間帯の幅を短くしておくことも考えられるが、交通情報
の変動はビル毎に異なり、また曜日などによって変わる
ため、時間帯を予めそのように設定しておくことは容易
なことではない。

本願はこうした問題点を解決するためになされたもの
で、時間帯を交通情報量に応じて自動的に設定すること
により、記憶装置の容量は必要最小限で済み、しかも正
確な統計データを得ることのできる交通需要検出装置を
提供することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的を達成するため、本発明は１日を区分した一定
数の時間帯のうち、交通量が最大の時間帯と、任意の隣
接する２つの時間帯の交通量の和が最小となる時間帯と
をそれぞれ検出する交通量検出手段と、交通量が最大の
前記時間帯と交通量の和が最小となる前記隣接する２つ
の時間帯の交通量の比が所定値を超えるとき、交通量が
最大の前記時間帯を２つの時間帯に分割すると共に、交
通量の和が最小となる前記隣接する２つの時間帯を１つ
に統合する時間帯再設定手段とを備えた構成としてい
る。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。

第１図は本発明の一実施例を示す全体構成図であり，１
は各号機に共通の乗場呼び登録装置、２は乗場呼び信
号、３は各号機の運行を管理する運行制御装置（便宜上
１台分のみを図示し、他は省略している）、４はカゴ呼
びやカゴ位置、運転状態等のカゴの状況を表すカゴ情報
信号、５は群管理装置、６は乗場呼びの割当て信号、７
は待客数や利用者数，呼びの発生数や待時間等の交通デ
ータ信号、１０は交通需要検出装置としての機能を果た
すマイクロコンピュータで、入出力ポート１１、交通デ
ータ信号を時間帯毎に記憶する記憶装置１２、過去の交
通データから学習により現在或いは将来の予測交通量を
演算する統計演算装置１３の他に、交通量が最大の時間
帯と交通量の和が最小となる隣接時間帯とを検出する交
通量検出手段１４としての機能、交通量が最大の時間帯
を２つに分割し交通量の和が最小の隣接時間帯を１つに
統合する時間帯再設定手段１５としての機能を備えてい
る。１６はマイクロコンピュータ１０から群管理装置５
に出力される待客発生率や乗場呼び発生率等の予測交通
データである。

次にこの実施例の動作を第２図及び第３図により説明す
る。

第２図は、本発明の機能を実現するためマイクロコンピ
ュータ１０内のＲＯＭ(図示せず)に記憶されたプログラ
ムの動作のフローチャート、第３図は本発明により、時
間帯が交通量に応じて自動的に再設定される様子を示し
た図である。

ここで、１日の時間帯数をＮとし、各時間帯をＴ(1)〜
Ｔ(N)、その交通量をそれぞれＰ(1)〜Ｐ(N)で表す。

まず、手順Ｓ１１で初期化を行い、例えばＮ＝１２と
し、１日２４時間を各２時間の幅の時間帯Ｔ(1)〜Ｔ(1
2)を設定する。このＮは、勿論、記憶装置の容量や交通
データの必要精度に応じて適宜定めることができる。

次に手順Ｓ１２では、各時間帯毎の交通量Ｐ(1)〜Ｐ(N)
の学習を行う。例えば交通量のデータとして乗場呼びの
発生数を用いるものとすると、まず午前０時〜２時の時
間帯Ｔ(1)における呼び発生数Ｐ(1)をカウントする。も
し第１日目であれば前日までのデータはないのでカウン
トされた呼び発生数がそのままＰ(1)となり、もし前日
までのデータがあれば前日までのＰ(1)と今日のＰ(1)と
を適当な重み付けで平均化し、これをＰ(1)とする。次
に午前２時〜４時の時間帯(2)における呼び発生数Ｐ(2)
を同様にして求める。

第３図(a)に、各時間帯に対して求めた呼び発生数の一
例を示している。この図では、例えば午前０時〜２時の
時間帯Ｔ(1)における呼び発生数Ｐ(1)は０であり、また
午前８時〜１０時の時間帯Ｔ(5)における呼び発生数Ｐ
(5)は５０であったことを示している。こうして１日の
各時間帯Ｔ(1)〜Ｔ(N)における呼び発生数Ｐ(1)〜Ｐ(N)
を求め終わると、次に手順Ｓ１３へと進み、Ｐ(1)〜Ｐ
(N)の中から最大値Ｐ(j)をサーチする（ただし１≦ｊ≦
Ｎ）。

次に手順Ｓ１４では、Ｐ(k)＋Ｐ(k+1)が最小となる時間
帯すなわち、隣接する時間帯の呼び発生数の和が最小と
なる時間帯をサーチする（ただし１≦ｋ≦Ｎ−１）。

そして手順Ｓ１５でこの両者の比が所定値（ただしαは
１より大）以上であるか否かを判定する。

いま、第３図(a)の例では最大値Ｐ(j)はＰ(5)＝５０で
あり、最小値Ｐ(k)＋Ｐ(k+1)はＰ(1)＋Ｐ(2)＝２であ
り、また所定値α＝２であったとすると、その比は５０
／２＝２５でαより大きいので手順Ｓ１６へと進む。

手順Ｓ１６では最大値Ｐ(j)すなわちＰ(5)の時間帯Ｔ
(5)を２つに分割し、同時にＰ(5)も分割する。

一方、最小値Ｐ(k)＋Ｐ(k+1)すなわちＰ(1)＋Ｐ(2)の時
間帯Ｔ(1)とＴ(2)を１つに統合してＴ(k′)とし、同時
にＰ(1)＋Ｐ(2)をＰ(k′)とする。

そして手順Ｓ１７では、Ｔ(1)〜Ｔ(N)及びＰ(1)〜Ｐ(N)
の再設定を行う。この様子を第３図の(b)に示す。

つまりこの例では、時間帯Ｔ(1)とＴ(2)を統合して新た
な時間帯Ｔ(1)とし、呼び発生数についてもＰ(1)＋Ｐ
(2)を新たなＰ(1)とする。一方、時間帯Ｔ(5)は２つに
分割して新たな時間帯Ｔ(4)，Ｔ(5)とし、同時に呼び発
生数Ｐ(5)もそれぞれ新たなＰ(4)とＰ(5)に分割する。

次に再び手順Ｓ１３へ戻って再び手順Ｓ１３からＳ１７
が繰り返されることになるが、第３図の(b)において
は、今度は最大値Ｐ(j)はＰ(6)＝３０であるので、時間
帯Ｔ(6)が２つに分割されて新たな時間帯Ｔ(5)とＴ(6)
になり、同時にＰ(6)もそれぞれ新たなＰ(5)とＰ(6)に
分割される。一方、和が最小となる時間帯はＴ(1)とＴ
(2)なので、この２つが統合されて新たな時間帯Ｔ(1)と
なり、同時にＰ(1)＋Ｐ(2)が新たなＰ(1)として設定さ
れる。この様子を示したのが第３図の(c)である。

こうして最大値Ｐ(j)と最小値Ｐ(k)＋Ｐ(k+1)の比が所
定値以下になるまで時間帯の分割統合が繰り返され、そ
の比が所定値以下になると手順Ｓ１２へと戻り、手順Ｓ
１７で最終的に設定された時間帯Ｔ(1)〜Ｔ(N)と呼び発
生数Ｐ(1)〜Ｐ(N)により、次の日の呼び発生数Ｐ(1)〜
Ｐ(N)の学習が行われ、再び上記と同様の動作が繰り返
される。

この結果、交通量の大きなところは時間帯が分割されて
時間帯の幅は短くなり、交通量の小さなところは時間帯
が統合されて時間帯の幅は広くなって交通量の変動をよ
り正確に把握できるようになるが、時間帯数Ｎは常にも
との１２のままであり、従って、記憶装置に必要な容量
も最初の状態と同じである。

なお、上記の実施例においては、交通需要検出装置とし
てのマイクロコンピュータ１０は、群管理装置５と別個
の構成としているが、群管理装置５の機能の一部とし
て、群管理装置内のマイクロコンピュータで実現するよ
うにしてもよい。

また、上記の実施例では交通量のデータとして呼びの発
生数を用いた場合について説明したが、乗場の待客数や
エレベータの起動回数等、エレベータの交通に関するデ
ータであれば同様に適用できることは言うまでもない。

〔発明の効果〕

本発明によれば、時間帯数は一定数のままで、各時間帯
の幅を交通量に応じて設定できるようにしたので、記憶
装置の容量を必要最小限としながらも正確に交通量の変
動を捉えることができる。

しかも各時間帯の設定は自動的に行われるのであらゆる
ビルのどのような交通の変動にも対応することができ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示す全体構成図、第２図は
本発明の一実施例の動作を説明するためのフローチャー
ト、第３図は本発明の一実施例の動作を説明するための
各時間帯と呼び発生数との関係を示す図である。１……乗場呼び登録装置３……号機制御装置５……群管理装置１０……マイクロコンピュータ１１……入出力ポート１２……記憶装置１３……統計演算装置１４……交通量検出手段１５……時間帯再設定手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】１日を一定数の時間帯に区分して各時間帯
毎にエレベータの過去の交通情報を記憶し、この情報の
統計を基に学習機能により現在或いは近い将来の予測交
通量を演算するようにしたエレベータの交通需要検出装
置において、前記各時間帯のうち交通量が最大の時間帯と、任意の隣
接する２つの時間帯の交通量の和が最小となる時間帯と
をそれぞれ検出する交通量検出手段と、交通量が最大の
前記時間帯と交通量の和が最小となる前記隣接する２つ
の時間帯の交通量の比が所定値を超えるとき、交通量が
最大の前記時間帯を２つの時間帯に分割すると共に、交
通量の和が最小となる前記隣接する２つの時間帯を１つ
に統合する時間帯再設定手段とを備えたことを特徴とす
るエレベータの交通需要検出装置。