特許
J-GLOBAL ID：200903046147213501
“人工知能”を使用してエレベータシステムのトラフィック予測精度を改善する学習方法
発明者：
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出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
中村 稔 (外6名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願平4-271295
公開番号（公開出願番号）：特開平5-213542
出願日： 1992年10月09日
公開日（公表日）： 1993年08月24日
要約：
【要約】【目的】 本発明の目的は、“ピーク”予測並びにオフピーク予測に関して、エレベータシステム内に使用される最良予測要素を“学習”するために種々の予測モデルを使用する“学習”サブシステムを提供することである。【構成】 予測に使用する最良予測モデル、この最良予測モデルに組込まれる実時間予測子と履歴予測子とを組合わせる際の最良の比例係数、最良のデータ及び予測期間長、予測モデルに適用可能な回顧日または予見日の最適数等を計算する信号処理手段を含む。数学的に最小の誤差を呈するモデル及びパラメタの組合わせを最も正確な予測として使用する。絶えず予測を繰り返してシステムの予測モデル及びパラメタを更新する。
請求項（抜粋）：
複数の階とこれらの階にサービスする複数のエレベータかごとを有する建物のために、ホール呼びに応答し、ロビートラフィックにサービスするコンピュータ化エレベータかご派遣方法であって、かご派遣用運転システムに使用されるエレベータシステムトラフィック予測方法論及び関連パラメタの強化を含み、(a) 複数の日にわたるある期間中にエレベータシステム内に発生するエレベータトラフィック事象を表す基本データに関係のある時間及び日に関して記録する段階と、(b) 将来のエレベータトラフィック事象を予測するための履歴データとして回顧日に関係のある記録されたデータのある部分と、多重予測モデル、上記モデルに関連する多重予測係数値、及び多重予測時間間隔とを使用してコンピュータ上に予測を走らせる段階と、(c) 上記予測と、上記回顧日に続く予見日に関係のある記録されたデータの別の部分とを比較して予測の相対精度を評価する段階と、(d) 予測モデル、係数値、及び間隔値のより正確な組合わせの少なくとも若干の性能を表す情報を記録し、システムのエレベータかごを派遣する時の指標としてシステム内のトラフィックを予測する際に使用するためにより正確な組合わせの少なくとも1つを選択する段階と、(e) 上記より正確な組合わせの選択された1つを使用してなされた予測に応答してサービスさせるためにかごを派遣して呼びに応える段階とを具備することを特徴とする方法。
IPC (3件)：
B66B 1/18
, B66B 3/00
, G06F 15/20
