JPH0780639B2 - エレベータの交通需要予測装置 - Google Patents
エレベータの交通需要予測装置Info
- Publication number
- JPH0780639B2 JPH0780639B2 JP62224702A JP22470287A JPH0780639B2 JP H0780639 B2 JPH0780639 B2 JP H0780639B2 JP 62224702 A JP62224702 A JP 62224702A JP 22470287 A JP22470287 A JP 22470287A JP H0780639 B2 JPH0780639 B2 JP H0780639B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、エレベータの各乗場における交通需要を予
測する装置に関するものである。
測する装置に関するものである。
エレベータの運行をより円滑に行うためには、エレベー
タの交通需要、特に各乗場における待客の発生人数を精
度よく予測する必要がある。
タの交通需要、特に各乗場における待客の発生人数を精
度よく予測する必要がある。
この待客の発生人数を予測する方法として、従来は過去
の統計的な値を用いて予測する方法が行われていた。例
えばエレベータ運行におけるある状況（時刻、時間帯、
交通パターンなど）ｓにおいて、ある階床ｉのｘ方向の
平均待客発生人数Dixを求めるには、過去の同等の状況
下で予め統計的に平均待客発生率λix（ｓ）を求めてお
き、これを用いて Dix＝λix（ｓ）・Δtix として予測する方法である。ここでΔtixは、この時点
におけるｉ階ｘ方向へのエレベータの到着間隔である。
の統計的な値を用いて予測する方法が行われていた。例
えばエレベータ運行におけるある状況（時刻、時間帯、
交通パターンなど）ｓにおいて、ある階床ｉのｘ方向の
平均待客発生人数Dixを求めるには、過去の同等の状況
下で予め統計的に平均待客発生率λix（ｓ）を求めてお
き、これを用いて Dix＝λix（ｓ）・Δtix として予測する方法である。ここでΔtixは、この時点
におけるｉ階ｘ方向へのエレベータの到着間隔である。
〔発明が解決しようとする課題〕 ところがこの方法によると、現時点での予測をすべて過
去のデータに頼ることになるのでどうしても精度の点で
問題があり、特に過去のパターンと異なる状況のときに
は予測値が現実の値から大きくずれる可能性がある。
去のデータに頼ることになるのでどうしても精度の点で
問題があり、特に過去のパターンと異なる状況のときに
は予測値が現実の値から大きくずれる可能性がある。
この発明は上記の問題点を解決するためになされたもの
で、現時点における各階の滞在人数を検出する各階滞在
人数検出装置、各状況毎に全階各方向についてのエレベ
ータ利用率を学習するエレベータ利用率学習装置、該エ
レベータ利用率と現時点の各階の滞在人数とから各階方
向別の待客発生率を予測する待客発生率予測装置を備
え、該待客発生率とかごの到着間隔とからその階の方向
別の待客発生人数を予測するようにしたことを特徴とす
る。
で、現時点における各階の滞在人数を検出する各階滞在
人数検出装置、各状況毎に全階各方向についてのエレベ
ータ利用率を学習するエレベータ利用率学習装置、該エ
レベータ利用率と現時点の各階の滞在人数とから各階方
向別の待客発生率を予測する待客発生率予測装置を備
え、該待客発生率とかごの到着間隔とからその階の方向
別の待客発生人数を予測するようにしたことを特徴とす
る。
本発明においては、現時点の各階の滞在人数と、各階の
エレベータ利用率とから各階の待客発生率を予測するよ
うにしているので、現時点の各階の滞在人数が待客発生
人数の予測に直接反映される。
エレベータ利用率とから各階の待客発生率を予測するよ
うにしているので、現時点の各階の滞在人数が待客発生
人数の予測に直接反映される。
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
第１図は本発明を適用したエレベータ装置の全体構成を
示すブロック図で、図中、１は乗場呼登録釦等からなる
乗場呼登録装置、２はかご呼登録釦等からなるかご呼登
録装置、３は予め定められた運転操作方式により、乗場
呼及びかご呼に対する応答を管理する運行管理装置、４
はエレベータ全体の様々な状態を検出するととももに、
運行管理装置３からの指令に基づいてそのシーケンス動
作を制御するシーケンス制御装置、５は現時点の待客発
生率を予測する待客発生率予測装置、６はエレベータの
特定の状況毎にエレベータ利用率を学習するエレベータ
利用率学習装置、７は現時点における各階の滞在人数を
検出する各階滞在人数検出装置、８は各階の滞在人数信
号、９は待客発生率予測装置５から出力される待客発生
率予測信号、10は運行管理装置３がエレベータ運行にお
ける現在の状況（時刻、時間帯、交通パターンなど）を
識別し、状況識別番号として出力する状況識別信号、11
はシーケンス制御装置４で検出されたかご位置や運転方
向などの他、荷重情報や扉に設置された光電管からの乗
客通過情報などを含むシーケンス情報信号、12はエレベ
ータ利用率学習装置６が状況識別番号毎に学習して出力
するエレベータ利用率信号である。
示すブロック図で、図中、１は乗場呼登録釦等からなる
乗場呼登録装置、２はかご呼登録釦等からなるかご呼登
録装置、３は予め定められた運転操作方式により、乗場
呼及びかご呼に対する応答を管理する運行管理装置、４
はエレベータ全体の様々な状態を検出するととももに、
運行管理装置３からの指令に基づいてそのシーケンス動
作を制御するシーケンス制御装置、５は現時点の待客発
生率を予測する待客発生率予測装置、６はエレベータの
特定の状況毎にエレベータ利用率を学習するエレベータ
利用率学習装置、７は現時点における各階の滞在人数を
検出する各階滞在人数検出装置、８は各階の滞在人数信
号、９は待客発生率予測装置５から出力される待客発生
率予測信号、10は運行管理装置３がエレベータ運行にお
ける現在の状況（時刻、時間帯、交通パターンなど）を
識別し、状況識別番号として出力する状況識別信号、11
はシーケンス制御装置４で検出されたかご位置や運転方
向などの他、荷重情報や扉に設置された光電管からの乗
客通過情報などを含むシーケンス情報信号、12はエレベ
ータ利用率学習装置６が状況識別番号毎に学習して出力
するエレベータ利用率信号である。
以上の構成において、次に動作を説明する。
各階別滞在人数検出装置７は、常時シーケンス制御装置
４からのシーケンス情報信号11を参照しながら、各階の
滞在人数Piを刻々と更新している。
４からのシーケンス情報信号11を参照しながら、各階の
滞在人数Piを刻々と更新している。
ｉ階の現時点の滞在人数Piは、例えばかごがある階床に
応答したとき、着床戸開してから戸閉出発するまでのか
ごの荷重情報の変化や、扉に設置された光電管情報の変
化などによる、公知の方法を用いてその階の降り人数ai
と乗り人数biを検出し、Pi←Pi＋ai−biとしてｉ階の滞
在人数Piを更新することにより簡単に求めることができ
る。
応答したとき、着床戸開してから戸閉出発するまでのか
ごの荷重情報の変化や、扉に設置された光電管情報の変
化などによる、公知の方法を用いてその階の降り人数ai
と乗り人数biを検出し、Pi←Pi＋ai−biとしてｉ階の滞
在人数Piを更新することにより簡単に求めることができ
る。
なお、Piの初期値は各階滞在人数検出装置７がシーケン
ス情報信号11によって、特定の条件を検出したときに設
定するものとする。例えば典型的な事務所ビルで１階の
みがビル外部からの入口階である場合では、深夜になり
滞在者がすべて退勤したという条件（単に時間だけで設
定してもよい）を検出すると、２階〜ｎ階の各滞在人数
P2〜Pnはすべて０に初期設定し、１階の滞在人数P1は、
過去24時間のうちの の最大値を初期値として設定するなどの方法が考えられ
る。
ス情報信号11によって、特定の条件を検出したときに設
定するものとする。例えば典型的な事務所ビルで１階の
みがビル外部からの入口階である場合では、深夜になり
滞在者がすべて退勤したという条件（単に時間だけで設
定してもよい）を検出すると、２階〜ｎ階の各滞在人数
P2〜Pnはすべて０に初期設定し、１階の滞在人数P1は、
過去24時間のうちの の最大値を初期値として設定するなどの方法が考えられ
る。
一方、エレベータ利用率学習装置６では、運行管理装置
３からの状況識別信号10によって指定される状況識別番
号毎に、全階各方向についてのエレベータ利用率を学習
する（詳細後述）。ここで状況とは、エレベータ装置の
運行に対して強い影響力を有する。エレベータ装置の外
部の条件のことで、例えば１日を適当な時刻で区切って
時間帯に分けそれを各状況とする方法や、呼の発生間隔
などから種々の交通パターンに分類しそれを各状況とす
るなど種々の方法が考えられる。
３からの状況識別信号10によって指定される状況識別番
号毎に、全階各方向についてのエレベータ利用率を学習
する（詳細後述）。ここで状況とは、エレベータ装置の
運行に対して強い影響力を有する。エレベータ装置の外
部の条件のことで、例えば１日を適当な時刻で区切って
時間帯に分けそれを各状況とする方法や、呼の発生間隔
などから種々の交通パターンに分類しそれを各状況とす
るなど種々の方法が考えられる。
待客発生率予測装置５では、エレベータ利用率学習装置
６から出力されたエレベータ利用率信号12と各階の滞在
人数信号８とから、現時点におけるｉ階ｘ方向の待客発
生率 を予測し（詳細後述）、待客発生率予測信号９として運
行管理装置３に出力する。
６から出力されたエレベータ利用率信号12と各階の滞在
人数信号８とから、現時点におけるｉ階ｘ方向の待客発
生率 を予測し（詳細後述）、待客発生率予測信号９として運
行管理装置３に出力する。
運行管理装置３では、この滞在人数を考慮した待客発生
率 から現時点における各階の待客発生人数を予測する。ｉ
階ｘ方向の待客発生率 からｉ階ｘ方向の待客発生人数Dixを予測するには、例
えば として簡単に求めることができる。ここでΔtixはｉ階
ｘ方向へのかごの到着間隔である。
率 から現時点における各階の待客発生人数を予測する。ｉ
階ｘ方向の待客発生率 からｉ階ｘ方向の待客発生人数Dixを予測するには、例
えば として簡単に求めることができる。ここでΔtixはｉ階
ｘ方向へのかごの到着間隔である。
このようにして求めた待客発生人数は、各階の滞在人数
を基にして予測した値なので常に現状に即した値とな
り、運行管理装置３ではこれを用いて予め定められた運
転操作方法に従って、乗場呼及びかご呼に対する応答を
管理し、精度の高い制御を行うことができる。
を基にして予測した値なので常に現状に即した値とな
り、運行管理装置３ではこれを用いて予め定められた運
転操作方法に従って、乗場呼及びかご呼に対する応答を
管理し、精度の高い制御を行うことができる。
次にエレベータ利用率学習装置６におけるエレベータ利
用率の学習動作について説明する。第２図はその学習動
作の手順を示すフローチャートである。
用率の学習動作について説明する。第２図はその学習動
作の手順を示すフローチャートである。
第２図で用いた各信号の示す意味は次のとおりである。
ｎ……エレベータのサービスする階床数。
ｉ……階床。（ｉ＝1,2,・・・ｎ） ｘ……方向。upとdnがあり、upは昇り方向、dnは降り方
向を示す。
向を示す。
ｓ……状況識別信号10より得られる状況識別番号。
ｓ′……ｓが現在の状況になる直前の状況識別信号。
Pi（ｓ′）……ｓ′におけるｉ階の平均滞在人数〔人〕 λix（ｓ′）……ｓ′におけるｉ階ｘ方向の平均待客発
生率〔人／秒〕 ν′ix（ｓ′）……今回、ｓ′におけるｉ階ｘ方向に対
して求めた平均エレベータ利用率〔1/秒〕。
生率〔人／秒〕 ν′ix（ｓ′）……今回、ｓ′におけるｉ階ｘ方向に対
して求めた平均エレベータ利用率〔1/秒〕。
νix（ｓ′）……ｓ′におけるｉ階ｘ方向についての学
習結果としてのエレベータ利用率〔1/秒〕。
習結果としてのエレベータ利用率〔1/秒〕。
Ｇ（ ）……今回求めたν′ix（ｓ′）と、前回まで
の学習結果νix（ｓ′）とから今回の学習結果を計算す
るための学習関数。
の学習結果νix（ｓ′）とから今回の学習結果を計算す
るための学習関数。
第２図において、まず現在の状況識別番号ｓをｓ′にセ
ットし（手順J11）、次に状況識別番号ｓに変化がない
かどうかを監視する（手順J12）。エレベータ運行の状
況が変わり、状況識別番号ｓが変化すると、ｉを１とし
（手順J13）、１階から順に変化直前の状況識別番号
ｓ′に対しての学習動作を開始する。
ットし（手順J11）、次に状況識別番号ｓに変化がない
かどうかを監視する（手順J12）。エレベータ運行の状
況が変わり、状況識別番号ｓが変化すると、ｉを１とし
（手順J13）、１階から順に変化直前の状況識別番号
ｓ′に対しての学習動作を開始する。
まず各階の滞在人数信号８より得られたｉ階の滞在人数
信号Piのデータより、上記のｓ′の期間の平均滞在人数
Pi（ｓ′）を求める（手順J14）。
信号Piのデータより、上記のｓ′の期間の平均滞在人数
Pi（ｓ′）を求める（手順J14）。
次に方向をｘをupすなわち昇り方向として（手順J1
5）、同期間中の昇り方向の平均乗客発生率λix
（ｓ′）を求める（手順J16）。ここで平均待客発生率
λix（ｓ′）は、シーケンス情報信号11を参照して得ら
れた同期間中の乗り人数を、その期間の長さ（秒）で割
ることにより簡単に求まるが、その他、乗場呼の発生個
数、発生間隔や未発生間隔などを用いて求めることもで
きる。
5）、同期間中の昇り方向の平均乗客発生率λix
（ｓ′）を求める（手順J16）。ここで平均待客発生率
λix（ｓ′）は、シーケンス情報信号11を参照して得ら
れた同期間中の乗り人数を、その期間の長さ（秒）で割
ることにより簡単に求まるが、その他、乗場呼の発生個
数、発生間隔や未発生間隔などを用いて求めることもで
きる。
次に、今回の状況識別番号ｓ′に対してのｉ階ｘ方向の
平均エレベータ利用率ν′ix（ｓ′）を ν′ix（ｓ′）＝λix（ｓ′）/Pi（ｓ′） として求める（手順J17）。そしてこれを反映させ、現
在保持している学習結果としてのエレベータ利用率νix
（ｓ′）を更新するため、周知の学習用の関数Ｇを用い
て νix（ｓ′）←Ｇ（ν′ix（ｓ′），νix（ｓ′）） とし、エレベータ利用率の学習データを更新する（手順
J18）。
平均エレベータ利用率ν′ix（ｓ′）を ν′ix（ｓ′）＝λix（ｓ′）/Pi（ｓ′） として求める（手順J17）。そしてこれを反映させ、現
在保持している学習結果としてのエレベータ利用率νix
（ｓ′）を更新するため、周知の学習用の関数Ｇを用い
て νix（ｓ′）←Ｇ（ν′ix（ｓ′），νix（ｓ′）） とし、エレベータ利用率の学習データを更新する（手順
J18）。
こうして昇り方向の演算が終わると、今度は降り方向に
ついて同じ手順を繰り返し（手順J19,J20）、更に２階
〜ｎ階についても同様の動作を繰り返す（手順J21,J2
2）。このようにして状況識別番号ｓが変化する毎に、
各階方向別のエレベータ利用率が求められ更新される。
ついて同じ手順を繰り返し（手順J19,J20）、更に２階
〜ｎ階についても同様の動作を繰り返す（手順J21,J2
2）。このようにして状況識別番号ｓが変化する毎に、
各階方向別のエレベータ利用率が求められ更新される。
次に、待客発生率予測装置５において、現時点の待客発
生率を予測する動作について説明する。
生率を予測する動作について説明する。
第３図は、その動作手順を示すフローチャートで、図中
に用いた各記号の示す意味は次のとおりである。なお、
第２図で説明済の記号は省略する。
に用いた各記号の示す意味は次のとおりである。なお、
第２図で説明済の記号は省略する。
s0………状況識別番号ｓ′の初期値で、ｓ′が決してと
ることのない番号。
ることのない番号。
Pi………各階の滞在人数信号８から得られる現時点のｉ
階の滞在人数〔人〕。
階の滞在人数〔人〕。
Pi′………Piが現在の状態になる直前の状態。
νix（ｓ）………エレベータ利用率信号12から得られ
る、現時点における状況識別番号ｓに対するｉ階ｘ方向
のエレベータ利用率〔1/秒〕。
る、現時点における状況識別番号ｓに対するｉ階ｘ方向
のエレベータ利用率〔1/秒〕。
第３図において、まず初期値s0をｓ′にセットし（手順
K11）、状況識別信号ｓに変化があるかないかを監視す
る（手順K16）。その前に各階滞在人数信号８で得られ
る滞在人数PiをPi′にセットし（手順K13）、１階〜ｎ
階の各階の滞在人数Pi′を最新の値にする（手順K12〜K
15。
K11）、状況識別信号ｓに変化があるかないかを監視す
る（手順K16）。その前に各階滞在人数信号８で得られ
る滞在人数PiをPi′にセットし（手順K13）、１階〜ｎ
階の各階の滞在人数Pi′を最新の値にする（手順K12〜K
15。
状況が変化し状況識別番号ｓに変化があると手順K16とK
17へと進み、現在保持している待客発生率の予測値 を、現時点の滞在人数Piと状況識別番号ｓに対するエレ
ベータ利用率νix（ｓ）とから として現時点における待客発生率を予測値を更新する
（手順K20）。これを昇り方向と降り方向について順次
行い（手順K19,K21,K22）、さらに、１階〜ｎ階の各階
について行う（手順K18,K23,K24）。
17へと進み、現在保持している待客発生率の予測値 を、現時点の滞在人数Piと状況識別番号ｓに対するエレ
ベータ利用率νix（ｓ）とから として現時点における待客発生率を予測値を更新する
（手順K20）。これを昇り方向と降り方向について順次
行い（手順K19,K21,K22）、さらに、１階〜ｎ階の各階
について行う（手順K18,K23,K24）。
また、状況識別番号ｓに変化がない場合には手順K16か
らK25へと進み、滞在人数に変化が生じると（手順K2
6）、新しい滞在人数に対応して手順K20の場合と同様
に、現時点における待客発生率の予測値 を更新する（手順K29）。これを昇り方向と降り方向に
ついて順次行い（手順K28,K30,K31）、さらに１階〜ｎ
階の各階のうち滞在人数について変化のあった階につい
て同様に行う（手順K25,K32,K33）。そしてその後も同
様に、状況識別番号ｓ或いは各階の滞在人数の何れか一
方が変化する毎に、その最新の状態に対応して待客発生
率の予測値 が更新されることになる。
らK25へと進み、滞在人数に変化が生じると（手順K2
6）、新しい滞在人数に対応して手順K20の場合と同様
に、現時点における待客発生率の予測値 を更新する（手順K29）。これを昇り方向と降り方向に
ついて順次行い（手順K28,K30,K31）、さらに１階〜ｎ
階の各階のうち滞在人数について変化のあった階につい
て同様に行う（手順K25,K32,K33）。そしてその後も同
様に、状況識別番号ｓ或いは各階の滞在人数の何れか一
方が変化する毎に、その最新の状態に対応して待客発生
率の予測値 が更新されることになる。
そしてこの待客発生率の予測値 を用いて、前述のように とすると、現時点におけるｉ階の滞在人数を考慮して予
測したｉ階ｘ方向の待客発生人数Dixを得ることができ
る。
測したｉ階ｘ方向の待客発生人数Dixを得ることができ
る。
本発明によると、エレベータの交通需要の予測にあた
り、統計的な情報と同時に、各階の滞在人数という現時
点でのエレベータ状態に関する情報を用いたことにより
予測精度の向上が期待できる。
り、統計的な情報と同時に、各階の滞在人数という現時
点でのエレベータ状態に関する情報を用いたことにより
予測精度の向上が期待できる。
また、交通需要の予測に刻々と変化する各階の滞在人数
が反映されるため、現状に即した値となり特に群管理に
応用した場合に、運転効率が高まりサービス性が向上す
る。
が反映されるため、現状に即した値となり特に群管理に
応用した場合に、運転効率が高まりサービス性が向上す
る。
例えば、ある事務所ビルのｉ階にテナントとして入居し
ている会社が、たまたま創立記念日で通常の休日パター
ンと異なる日に休日であったとすると、従来のように過
去の学習による統計値のみによる予測では、待客発生率
が０ではないので待客発生人数の予測値は０とはならな
いが、本発明のように現時点における各階の滞在人数を
用いると、ｉ階の滞在人数は０となるので待客発生人数
の予測値も必ず０となり、現状に即した予測を行うこと
ができる。
ている会社が、たまたま創立記念日で通常の休日パター
ンと異なる日に休日であったとすると、従来のように過
去の学習による統計値のみによる予測では、待客発生率
が０ではないので待客発生人数の予測値は０とはならな
いが、本発明のように現時点における各階の滞在人数を
用いると、ｉ階の滞在人数は０となるので待客発生人数
の予測値も必ず０となり、現状に即した予測を行うこと
ができる。
第１図は本発明を適用したエレベータ装置の全体構成を
示すブロック図、第２図はエレベータ利用率の学習動作
の手順を示すフローチャート、第３図は現時点の待客発
生率を予測する動作の手順を示すフローチャートであ
る。 １……乗場呼登録装置 ２……かご呼登録装置 ３……運行管理装置 ４……シーケンス制御装置 ５……待客発生率予測装置 ６……エレベータ利用率学習装置 ７……各階滞在人数検出装置 ８……滞在人数信号 ９……待客発生率予測信号 10……状況識別信号 11……シーケンス情報信号 12……エレベータ利用率信号
示すブロック図、第２図はエレベータ利用率の学習動作
の手順を示すフローチャート、第３図は現時点の待客発
生率を予測する動作の手順を示すフローチャートであ
る。 １……乗場呼登録装置 ２……かご呼登録装置 ３……運行管理装置 ４……シーケンス制御装置 ５……待客発生率予測装置 ６……エレベータ利用率学習装置 ７……各階滞在人数検出装置 ８……滞在人数信号 ９……待客発生率予測信号 10……状況識別信号 11……シーケンス情報信号 12……エレベータ利用率信号
Claims (1)
- 【請求項１】エレベータの各乗場における待客の発生人
数を予測する交通需要予測装置において、 現時点における各階の滞在人数を検出する各階滞在人数
検出装置、各状況毎に全階各方向についてのエレベータ
利用率を学習するエレベータ利用率学習装置、該エレベ
ータ利用率と現時点の各階の滞在人数とから各階方向別
の待客発生率を予測する待客発生率予測装置を備え、該
待客発生率とかごの到着間隔とからその階の方向別の待
客発生人数を予測するようにしたことを特徴とするエレ
ベータの交通需要予測装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62224702A JPH0780639B2 (ja) | 1987-09-07 | 1987-09-07 | エレベータの交通需要予測装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62224702A JPH0780639B2 (ja) | 1987-09-07 | 1987-09-07 | エレベータの交通需要予測装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6469480A JPS6469480A (en) | 1989-03-15 |
| JPH0780639B2 true JPH0780639B2 (ja) | 1995-08-30 |
Family
ID=16817903
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62224702A Expired - Fee Related JPH0780639B2 (ja) | 1987-09-07 | 1987-09-07 | エレベータの交通需要予測装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0780639B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4575030B2 (ja) * | 2004-05-27 | 2010-11-04 | 三菱電機株式会社 | エレベータ交通需要予測装置およびそれを備えるエレベータ制御装置 |
| JP4995248B2 (ja) * | 2009-10-09 | 2012-08-08 | 三菱電機株式会社 | エレベータの交通需要予測装置 |
| JP6255843B2 (ja) * | 2013-09-26 | 2018-01-10 | フジテック株式会社 | エレベータの群管理制御装置 |
| CN104444666A (zh) * | 2014-12-05 | 2015-03-25 | 苏州沃斯麦机电科技有限公司 | 一种用于电梯轿厢重量的自动显示系统 |
| WO2018041336A1 (en) * | 2016-08-30 | 2018-03-08 | Kone Corporation | Peak traffic detection according to passenger traffic intensity |
| JP7092574B2 (ja) * | 2018-06-26 | 2022-06-28 | 株式会社日立製作所 | 人流予測方法及び人流予測システム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58172173A (ja) * | 1982-03-31 | 1983-10-08 | 株式会社東芝 | 群管理エレベ−タの交通デ−タ測定方法 |
| JPS61238667A (ja) * | 1985-04-16 | 1986-10-23 | 株式会社竹中工務店 | エレベ−タの人員計数装置 |
-
1987
- 1987-09-07 JP JP62224702A patent/JPH0780639B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6469480A (en) | 1989-03-15 |
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