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J-GLOBAL ID：200903040278978645

人工知能トラフィックのモデル化および予測システム

Inventor： ユーアン・ロバートソン
Applicant, Patent owner： インベンテイオ・アクテイエンゲゼルシヤフト
Agent (1)： 川口 義雄 (外2名)
Gazette classification：公開公報
Application number (International application number)：1993090278
Publication number (International publication number)：1994087579
Application date： Apr. 16, 1993
Publication date： Mar. 29, 1994
Summary：

【要約】 (修正有)【目的】 特にエレベータ群のために、神経ネットワークを使用する人工知能トラフィックのモデル化および予測システムを提供する。【構成】 乗客到着率(PAR)および乗客行先確率(PDP)をモデル化、学習且つ予測するために、トラフィックモデルに基づく三つの神経ネットワークが提供される。該モデルは、ビル内に設置されて、その神経ネットワークに、入力時の時間であり、出力時の到着率またはカー呼び出し分配である前もって記憶されたトラフィックデータを与えることにより発生するトラフィックを学習する。次いで神経ネットワークは、最適な予測を与えるために組み合わせ回路で結合されている前日のデータに基づく履歴予測と最後の10分間のデータに基づくリアルタイム予測とを行うようにその内部構造を調整する。

Claim (excerpt)：

所定の機能必要条件のセットからエレメントの所望の組み合わせおよび重量計測によって規定される機能プロファイルに関して、呼び出しに応えるカーへのホールからの呼び出しを適切に割り当てることによりエレベータ群の機能が最適化され、この呼び出し割当が、マイクロプロセッサにより支援されていると共に、乗客の待ち時間および他の損失時間に対応し且つ計算時に決定論的に広く行われるトラフィック、およびサービス時間について慨然論的に予測されるトラフィックに基づいて計算される操作費用に基づいており、さらに全カーおよび全ホール呼び出しの操作費用が比較され、これらの操作費用を最適化する割当が選択される、エレベータ群用の人工知能トラフィックのモデル化および予測システムであって、カーユニットからのトラフィックデータの長期および短期記憶用にトラフィックデータ記憶手段が備えられており、神経ネットワーク技術を介してトラフィックをモデル化、学習且つ予測するべく、神経ネットワークモジュールが備えられており、該神経ネットワークモジュールは、長期周期および短期周期用の少なくとも一つのその特性を表わすことによってトラフィックをモデル化且つ予測すると共に、最近のデータに基づく履歴データおよびリアルタイム予測に基づいてトラフィックの履歴予測を供給し、最適なトラフィック予測を与えるために、履歴トラフィック予測とリアルタイム予測とを結合させるべく組み合わせ回路が備えられており、予測されたトラフィック特性が接続されるマトリックス手段が備えられており、該マトリックスのエントリが同一のトラフィックの他の特性についての予測を表わすことを特徴とする人工知能トラフィックのモデル化および予測システム。

IPC (4)：

B66B 3/00 ,  B66B 1/18 ,  G05B 13/02 ,  G06F 15/18