JPS59182182A - エレベータの乗客交通需要予測装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の技術分野〕 本発明はエレベータの群管理制御に有用なエレベータの
乗客交通需要予測方式に関する。

〔発明の技術的背景とその問題点〕

複数のエレベータを一群として管理するエレベータの群
管理制御にありては、そのサービス階床で発生したホー
ル呼びに応答するエレペータ寵を如何に決定するかが、
上記エレベータの効率の良い運用を図る上で重要な課題
となる。

例えば、ホール呼びに対して最も早く応答できるエレベ
ータ籠を単純に割付けた場合、これによって乗込む乗客
に対して必然的にその輸送義務が生じる為、他のホール
呼びに応答できなくなる虞れがある。これ故、ホール呼
びに応答せんとするとき、ホール呼びした階床からの乗
込み乗客による新たな寵呼び、つまり派生呼びを適確に
予想することが非常に重要となる。

しかして、この派生呼びを適確に予想することができれ
ば、例えばホール呼びに応答可能な複数のエレベータ籠
にそれぞれ発生している籠呼びと、上記ホール呼びに対
して予測される派生呼びとを対比し、これによシ最も一
致するエレベータ籠を上記ホール呼びに応答させること
によって、現存の籠呼びに応えると同時に派生呼びにつ
いても処理することが可能となる。つまり、エレベータ
籠の運行制御に関する処理効率が高くなシ、エレベータ
籠の停止階数を少なくしてその運行効率を高めることが
可能となる。

また上記の如く運行効率が高く、またホール呼びに対し
て適切なエレベータ籠が割付けられる為、ホール呼びの
発生からエレベータ籠の応答に至る迄の平均時間（平均
未応答時間）を短くすることが可能となる。この例にも
示されるように、エレベータの派生呼びを適確に予測で
きれば、エレベータの群管理制御を極めて効果的に行い
得ると財える。

然し乍ら、上記派生呼びの適確な予測は非常に困難であ
シ、従来よシ種々研究されている。

例えば前回のエレベータの運行時に得られたホール呼び
と、その応答時に発生した派生呼びとを記録し、これに
基づいて今回の派生呼びを予測することが行われている
。しかし、この予測方式は、エレベータの交通Ｗｆｆが
一定的に安定している場合には非常に有用であるが、事
務所ビル等のように上記交通需要が時間帯等によって大
きく変動する場合、予測精度が著しく低下して有効に利
用できないと言う問題を有している。しかも、派生呼び
の記録だけでは、輸送量を適確に把握できない為、上記
交通需要の予測ができないと言う問題があった。

このような問題を解決する手段として、ホール呼び発生
階床におけるエレベータ籠の到着予測時刻での単位時間
当シの平均交通量を学習して、その学習結果から派生呼
びを予測することが考えられる。このようにすれば、ホ
ール呼びに対するエレベータ籠の割付けを適確に行い、
効率的なエレベータ群の運行管理を行い得るものと考え
られる。然し乍ら、上記単位時間当シの平均交通量は、
過去の実測値から平均的に求められたものであシ、しか
も建物内の交通は待時刻々変化する為、その予測効果に
は限界があった。つまシ、その日およびその時刻におけ
る傾向を調べることなく、過去の平均デ、−夕のみから
派生呼びを予測するには無理があった。

〔発明の目的〕

本発明はこのような事情を考慮してなされたもので、そ
の目的とするところは、ホール呼び５− に応答する際の派生呼びを高精度に適確に予測してエレ
ベータの群管理制御に有効に利用してその効率の良い運
行を可能とする実用性の高いエレベータの乗客交通需要
予測方式を提供することにある。

〔発明の概要〕

本発明はエレベータ籠を利用する乗客のサービス階床対
間の交通量を計測してその単位時間当りの平均交通量を
予測し、エレベータ籠に対するホール呼びとそのホール
呼び発生時刻とから上記ホール呼びに対するエレベータ
籠のホール呼び発生階床への到着時刻を予測し、更に上
記ホール呼び発生階床における待ち客数を検出してエレ
ベータ籠への乗込み人数を予測して、これらの予測結果
からホール呼び発生階床における派生呼びを予測するよ
うにしたものである。

〔発明の効果〕

従って本発明によればホール呼び発生階床における到着
予測時刻での単位時間当シの平均交通量と、その予測時
点におけるホール呼び発生６一 階床での待ち客数とから派生呼びを予測するので、その
予測結果は非常に精度の高いものとなる。これ故、ホー
ル呼びに対するエレベータ籠の割付けを適確に行うこと
が可能となシ、エレベータの群管理制御を効果的に行っ
て効率良く、且つ円滑にエレベータを運行することが可
能となる。しかも、上記派生呼びの予測を、サービス階
床対間毎の単位時間当りの平均交通量と、時々刻々変動
するホール呼び発生階床での待ち客数とをペースとして
行うので、交通需要変動を適確に捕えた精度の旨い予測
結果を得ることができる。故に、その実用的利点が極め
て高く、エレベータの群管理制御に対して絶大なる作用
・効果を奏する。

実施例 第１図はエレベータを利用する乗客の交通需要変動の一
例を示すものであシ、成るサービス階床対間における時
間的変化を示している。エレベータの交通需要には時間
的に成る傾向を示すパターンが存在し、例えば出動時、
昼休み時、退勤時には上記交通需要が増大する。また一
般的には、夜間の交通需要は殆んどないと言える。

本方式では、このような交通需要の変動を、エレベータ
籠を利用する乗客の階間交通量を計測し、サービス階床
対間における単位時間当りの平均交通量を上記計測され
た交通量に従って逐次更新しながら予測保持し、更にホ
ール呼び発生階床における待ち客数を検出して、これら
を利用して派生呼びを予測せんとするものである。

第２図は実施例方式を実現するエレベータ制御装置の一
例を示す概略構成図で、例えばエレベータの運転制御用
計算機システムの一部を利用して実現される。但し、予
測装置自体を独立に構成することも勿論可能である。エ
レベータの運転を制御する計算機システム１は、概略的
にはアキームレータや各種命令レジスタ等を備えた制御
部２、この制御部２にパスライン３を介して接続された
記憶部４および入出力バッファレジスタ５等によって構
成される。この人出カバッファレジスタ５を介して各種
のエレベータ籠等に設けられたセンサ類や、外部記憶装
置等が接続される。また図中６は階間交通量予測装置で
あシ、前記人出カバッファレジスタ５を介して与えられ
る情報に従って、エレベータ籠のサービス階床対間にお
ける単位時間当シの平均交通量を予測計算し、これを制
御部２に与えるものである。更に図中７は待ち客数観測
装置であり、エレベータサービス階床にそれぞれ何人の
待ち客がいるかを時々刻々検出し、その待ち客数情報を
前記人出カパッファ５を介して制御部２に与えている。

この待ち客数観測装置７は、例えばエレベータホールに
設けられたテレビカメラやＣＣＤエリアセンサ等によっ
て検出される像信号を分析して、上記ホールにおける待
ち客数を検出するものであ）、例えば特開昭５５−２８
８９号公報等に紹介される技術手段によシ実現される。

しかして前記予測装置６と制御部２との間で送受される
データは、例えば第３図（、）　（ｂ）にその＝９− フォーマ、トを例示するように、８ビツトデータの上位
４ビツトで出発階１を示し、下位４ビツトで到着階ｊを
示してエレベータ利用階床対りを示すものとなっている
。また上記階床対りにおける輸送量は、例えば乗客重量
を人数換算した値（人数）　ｍｈで示されるようになっ
ている。但し、この例では、Ｉ、ｊが４ビツトで示され
ることから、そのサービス階床数は、最大「１６」階数
しか取得ないが、データ構造を変えることにより、それ
以上のサービス階床数に対して適用可能としてもよい。

また待ち客数観測装置７から制御部２に送られるデータ
は、第３図（ｃ）　（ｄ）にそのフォーマットを例示す
るように、８ビツトのデータによって観測された階床ｋ
を示し、また別の８ビツトデータによって当該階床ｋに
おける待ち客数ｎｋを示すものとなっている。但し、こ
の列では、待ち客数へは８ピ、トで示されることから、
最大２５５人分しか取扱うことができない。しかし、２
５５Å以上の待ち客数に対しては、これを常に１０− ２５５人として取扱うようにすれば、１台のエレベータ
寵の収容能力等からして、実用上不都合を招くことはな
い。同、計算機システム１と上記各装置６，７との間で
は、上述したデータ以外にＲＥＱ　、　ＡＣＫ等の制御
信号も送受されるが、本論には直接関係ないので、その
説明については省略する。

しかして計算機システム１は、その記憶部４に第４図（
−）　（ｂ）に示す如きテーブルを構成しておシ、出発
階１と到着階ｊとによって示される階床対に対応して、
その階床対間で計測された単位時間当シの平均交通量ｍ
、、を格納し、まだ階床ｆに対応して観測時点における
待ち客数ｎ。

を格納するようになっている。また、この記憶部４には
、後述する制御情報ｆ　、　ｄ　、　ｔｏ、　ｔ　、　
ｔ、。

ｔ　　ｔ　　、ｔ　　、Ｓ、Ｒ，ｎ　　、ｎ　　、ａ、
ｊ、ｊをそれぞ２’ｃｅ　　　　　　　　　　　　ｏ＋
れ格納するテーブルが、第５図に示す如く設けられてい
る。

同、上記階間交通量予測装置６は、例えば、毎日の階間
交通量をその時刻の情報と共に検出し、新たに得た情報
を重み付は処理して過去のデータに加えて平均交通量ｍ
ｈを順次更新するものである。そして、１日における交
通需要パターンと共に、例えばその１０分間当シの階間
平均交通量ｍＩｊをそれぞれ求めるものである。しかし
て、前記記憶部４のテーブルには、階床対ｌ、ｊを指定
した時刻における平均交通ｋ　ｍ　ｔ　ｔが予測装置６
から読出されて格納され、制御部２は、その時刻での平
均交通計量　＋　ｊなる情報を得て動作することになる
。また、前記待ち客数観測装置７は、前述したようにテ
レビカメラによって各階のエレベータホールを監視し、
その画面情報を計算機処理してパターン認識して、待ち
客数を求めている。そして、この結果である待ち客数が
、時々刻々前記テーブルに格納し制御部２はとの情＠ｎ
ｋを得て予測処理を行うことになる。

さて、次に本方式を実行する計算機システム１０制御シ
ーケンスの説明に先立ち、本方式の派生呼び予測の作用
原理について説明する。

先ず、エレベータ龍のサービス階床の全体の集合をＦと
したとき、出発階１（ｊｅＦ）から到着階ｊ（ｊＣＦ）
へ移動する単位時間当シの平均交通量λ１．と定義する
。このとき、上記平均交通量λ８．を要素とする出発階
ｊと到着階ｊとに関する行列は需要行列Ａとして定義さ
れる。

また交通需要が日毎に周期的であるピルにあっては、適
当な時間区間を選定することによシ、その区間内におけ
る交通需要が一定であると着像し得る。しかして今、エ
レベータ籠の運転方向をｄとした場合、１つのエレベー
タホールＨをその階ｒ（ｒεＦ）と運転方向ｄとの対Ｈ
＝（ｆ、ｄ） ｄε（ｄｏｗｎ　、　ｕｐ　）　　　　　…（１）とし
て表わすことができる。そとで、時刻ｔ。

にエレベータホールＨにおいてホール呼びが発生し、そ
の状態が時刻ｔ＋　（ｔ＋　＞　ｔｏ）まで続いている
とする。このとき時刻ｔ、において上記ホールＨでエレ
ベータ籠の到着を待っている人数Ｘは、次のようにして
予測される。

１３− 先ず、現時点１　（１０り１≦１．　）において、ホー
ルＨ＝（ｆ、ｄ）でエレベータ籠を待っている人数ＸＨ
の推定を行う。但し、上記（ｆ、ｄ）は１階でｄ方向に
向う待ち要求を示している。

このとき、待ち客数観測装置７の出力によって、ｆ階で
待っている客の総人数ｎ、が求められるが、その内何人
がｄ方向に向うエレベータ寵を待っているかは不明であ
る。しかし、時刻ｔにおいて一方向へのホール呼びしが
発生していないとすれば、上記人数ＸＨは当然のこと乍
らｘＨ＝ｎｆとして求められる。そこで今、時刻ｔ２（
１２＜、１＜１．）において、注目している方向ｄと、
は逆向きのホール呼びＨ＝（ｒ、ａ）も発生し、このホ
ール呼びが時刻ｔにおいて未だに解消されていないとす
る。この場合、向きの異なる方向に対しては、少なくと
も１人ずつの待ち客がいると着像し得る。従って、待ち
客中の確定人数は、 １＜Ｘｕ＋　　１りｘｉ ２≦ｘＨ＋ＸＨ’；、　ｎｌ １４− として定まる。そして、このときの不確定人数は ｎｔ　””　ｎｔ−２（人） として求められる。同、ｎｒ　＝Ｏとなる場合には、不
確定要素が解消されたと云えるので、１＜ｎ、なる場合
についてのみ考えればよいことになる。

一般にホールＨに到着する人数は？アンン過程で近似す
ることができ、ポアソン過程の性質として時刻ｔ。にホ
ールＨに到着した人数は１人であると着像し得る。また
その後、上記ホールＨに何人到着するかは、上記最初の
１人とは独立した事象として捕えることができる。従っ
て、方向ｄ、ｄに向う客の到着が互いに独立であるとす
れば、各々の期待到着人数によって上記不確定人数ｎ、
を恨す分けることができ、その待ち客数をホールＨ，Ｉ
（’の２つに分けてそれぞれ分離推定することが可能と
なる。

今ここで、ｄを上昇、ｄを下降として定義するならば、
時刻ｔ　〜ｔに亘ってホールＨに到着するｄ方向への客
数の期待値は、ポアソン分布の再生性から として求めることができる。また時刻ｔ２〜ｔに亘る期
間にホールＨに到着するｄ方向に向う客数の期待値は として求めることができる。そこで、〔α〕なる表記を
数値αに最も近い整数、つまシ数値αを四捨五入してな
る値として定義すれば、時刻ｔにおいてｄ方向に向う待
ち客数を次のように表わすととができる。

同、ここではｄを上昇、ｄを下降としたが、ｄを下降、
ｄを上昇とする場合には、上記第（ｌａ）（Ｉｂ）式に
示される総和処理を、ｊとｆとにおいてその不等号の向
きを逆に設定すればよく、同様な理論が成立する。故に
、以上を要約すれば、ｄ方向へのホール呼びが無いとき
には △ ａ　＝ｎｆ。

ｄ方向へのホール呼びがあ、り　、Ｊ＝＝２とのときに
は △ ｔ＋　＝　１ そして、ｄ方向へのホール呼びがあシ、シかも３＜ｎｒ
なるときには前記第（ＩＩ）式によって、ｄ方ハ 向に向う待ち客数ａをそれぞれ推定することが可能とな
る。

しかして次に、時間ｔから時間ｔ、までに到着する人数
ｋを予測し、上記の如く求められた既△ に時間ｔまでに到着している人数の推定値ａに加えれば
、時刻ｔ、でのホ・−ルＨにおけるエレベータの待ち人
数Ｘを予測することが可能となる。

即ち、エレベータ塩の下降時（ｄ　＝　ｄｏｗｎ　）に
はλ、＝Σ　λ５．　　　・・・（２ｍ）ｉ として、またエレベータ塩の上昇時（ｄ　＝　ｕｐ）に
は１７− λ、＝Σ　λ５．　　・・・（２ｂ） ｊ＞１ として、ポアソン分布の再生性からホールＨでとして示
される。従って、前記待ち人数Ｘの予測値は Ｑｄ＋しλ己ｔ、−ｔ　）　」＝、（４）として求めら
れることになる。

次に、ホールＨでエレベータ塩の到着を待つ１人の行先
きについて考察する。ｊ階へ行先希望する人数をｕｊと
すると、エレベータ塩の下降時（ｄ　＝　ｄｏｗｎ　）
には として定義され、またエレベータ塩の上昇時（ｄ＝ｕｐ
）には １８− として定義される。ここで（λ１．／λ、）なる量は、
エレベータ籠を利用する乗客の階間交通量を長期に亘っ
て自動観測することによって統計的に集収できるもので
あって、（ｊｅＦ）に対するＸの分配率としての意味を
持つ。但し、上記ｕｊは ΣＪ”Ｘ　　　　　・・・（６） なる関係を有し、Ｘが非常に大きい場合には、ｊ階に行
先を指定する人数は８１人であるとして捕えることがで
きる。尚、この場合、乗客の各人がそれぞれ独立に行動
するものと仮定しておシ、一般的に許容できるものとな
っている。

そこで今、Ｎｏを非負整数全体の集合、また日を実数全
体の集合とすると、上述した問題は、ｕ：Ｆヨｊ　−＋
　１１６日 を ｖ：Ｆヨｊ　→　ＪＥＮ６ によって近似することを意味する。この近似は、Σ１ｕ
ｊ−ｖｊｌ→ｍｉｎ を目的関数として Σｖ＝ｘ　　　　・・・（７） なる制約を満足すればよい。そこで今、上記第（６）　
（７）式から［ｕ］　をｕｊ以上の最小の整数として定
義したとき、 ｖｊ＝　　ＬｕｊＪ　　Ｏｒ　　ｒｔ＋ｊ１　　　・−
・（ｓ）として表わせる。また ”ｊ　＝　ｕｊ　　Ｌ”ｊＪ　　　　　　−ＱＯとして
定めると、 ｖ　＝　Ｅ　Ｆについて０≦ｗｊく１・・・６℃となシ
、 ｚ：Ｆヨｊ→Ｊε（０，１） なる関数によって Σｚ１＝ｙ Σ（ｚ　　−ｗ　　）→ｍｉｎ　　　　・・・α■ｊ を求めるとぎう問題に帰着する。従って、このＦの元を
ｗｊが大きいものから順に、つまシ（１ｖｒｊ）の値の
小さいものから順にｙ個求め、その集合をＧとする。そ
して、上記２の値をｊｅＧ　　・・・　ｚｊ＝＝１ ｊ申Ｇ　・・・　ｚｊ＝＝　Ｏ・・・０として定義する
ことによシ、 ｊｅＧ　　＋＋　　ｖ、＝１＋Ｌｕｊｊｊ申Ｇ””　ｊ
＝Ｌ”、＋Ｊ　　　・・・α→として、その解を求める
ことが可能となる。このような処理は要するに待ち人数
Ｘの比例配分であって、最尤推定法に一致し、ここに派
生呼びを効果的に予測することが可能となる。

さて、上記した予測処理は前記計算機システム１におい
て次のように実行される。この計算機システム１は、通
常のエレベータの運転制御を行い乍ら、例えば第６図に
示すようにして制御処理シーケンスを実行するものであ
る。即ち、制御プログラムが起動されると、先ずステッ
プ１０により既存のイニシャルルーテンが実行され、エ
レベータ運転制御の為の各種籾種設定が行われる。その
後、ステ、グ１１にて、前記第４図および第５図で示し
たテーブルの初期化が２１− 行われ、エレベータの運転制御と予測処理との準備が完
了する。次に、運転制御の第１の処理ルーチンがステッ
プ１２にて行われたのち、ステップ１３で前記テーブル
の更新要求があるか否かが判定される。この判定結果に
従ってステップ１４に示されるテーブル更新ルーチンが
実行され、或いはこのステップ１４がバイノ４スされる
。しかるのち、ステップ１５で前記待ち客数ｎｆの更新
要求の有無が調べられ、ステップ１６にてその更新処理
が行われるか、或いはこのステップ１６がバイパスされ
る。しかるのち、次のステップ１７にて運転制御の第２
の処理ルーチンが実行される。その後、ステップ１８に
て予測要求の有無が判定され、予測要求があるときには
ステップ１９による予測計算処理が実行され、また予測
要求が無い場合には上記ステップ１９をバイパスしてス
テ、デ２０による運転制御の第３の処理ルーチンが実行
される。以降、ステ、デ１２からステ、プ２０に至る処
理が繰返して実行される。

２２− つまシ、本方式に係る予測処理のルーチンは、：Ｌ　１
７　ヘ−ｐ　運転制御用メインプログラムニ、サラルー
チン的に組込まれている。

さて、初期化ルーチンであるステップ１１は例えば第７
図に示す如く構成され、先ずステップ２１にてデータｉ
ｔｊにそれぞれ「１」がセットされる。次にステップ２
２にて、ｍＢにデータ「０」がセットされる。これによ
シ第４図に示すテーブルの（＋、ｊ）が（１，１）で示
されるデータエリアにｍ、ｊ＝０がセットされる。この
処理は判定ステップ２３．２４にょるＩ＋ｊの値の最大
値との比較と、ステップ２５．２６による１、ｊの値の
インクリメント処理とによって、上記’ｔｊＯ値が（’
ｍａＸ　”　ｍａＸ　）に達する迄繰返して行われる。

これらの処理にょシ、第４図に示されるテーブルの各デ
ータエリアには（１，ｊ）の値に対応して順次ｍ、ｊ＝
ｏなる値が格納され、また各１の値に対応して順次ｎ、
；０なる値が格納されてテーブルの全領域がゼロクリア
されるととＫなる。その後、ステップ２７にて、第５図
に示されるテーブルの各データエリアにそれぞれ「０」
がセットされる。

尚、第５図に示される情報ｔ　は、ｔ　サイクルタイム
毎にテーブルｍ　＋　ｊについてデータ更新を行つ為の
カウンタエリアであり、情報ｔ　はｔｅ　　　　　　ｅ
Ｏ 毎にテーブルｎｆについてデータ更新を行う為のカウン
タエリアである。またｆ、ｄはそれぞれ予測計算指示用
の階床基、および方向データを格納する為のエリアであ
る。また上記ｔ　で示されるデータ更新は、例えばサイ
クルタイムを１秒７１回とし、ｔｋｏ　＝　５９９とし
て１０分毎に１回のデータ更新を行う如く定められる。

ｔ６についても同様であるが、このサイクルタイムは数
秒程度のオーダとして短く設定される。

一方、ｍｉｊのテーブル更新要求を判定するステップ１
３ｄ、例えば第８図に示す如く構成される。即ち、前記
テーブルに格納したサイクルカウントデータｔｋを読出
し、ステップ２８にてその最大値ｔ　ｙ　ｏと比較して
、そのサイクルタイムがデータ更新時であるか否かを判
定する。そして、上記データの一致を検出したとき、と
れをデータ更新時と判定し、ステップ２９にて上記デー
タｔｋをゼロリセットしたのち、テーブル更新プログラ
ムを起動する。また上記データが不一致の場合には、デ
ータ更新タイミングに到達していないと判定し、ステッ
プ３ｏにて上記データｔｋをインクリメントして次の処
理ステ、プに移行する。

さて、上記テーブル更新要求の検出によって起動される
ステップ１４のテーブル更新処理は、例えば第９図に示
される。この処理ルーチンでは、先ずステップ３１にて
出発階１のデータとして「１」がセットされ、次にステ
、デ３２にて到着階ｊのデータとして「１」がセットさ
れる。その後、これらのデータは、ステップ３３にて、
出力データ１６ビツト中の上位８ピツト（ｈＨ）、下位
８ピツト（ｈＬ）のデータとしてセットされ、予測情報
要求信号として、ステ、プ３３のタイミングで計算機シ
ステム１から前記予測装置６に出力される。この予測情
報要求信２５− 号を受けて上記装置６が出力する（１．ｊ）に該当する
情報ｍ、が、ステ、グ３４にて取込まれる。そして、こ
の情報ｍｈがステラｆｓｓの処理にてテーブルの（Ｉ、
ｊ）によって示されるデータエリアに予測データｍ　＋
　ｊとして格納される。

しかるのち、上記ｊの値がステ、ｆ３７にて判定され、
ステップ３８にてインクリメントされて、上記ステ、プ
３３〜３６に至る処理が繰返される。この繰返し処理に
よってｊ（１〜ｊＴｎｌｌＫ）に亘る一列のデータ格納
が終了したとき、今度はステ、プ４０にて情報Ｉの値を
判定し、その値をインクリメントして上記ステップ３２
〜３８に至る処理を繰返して実行する。これによシ、前
記第４図に示すテーブルの全てのデータエリアに、順次
その更新時点における階床対（Ｓ。

ｊ）に対応した予測値ｍ　ｉ　ｊがそれぞれ格納される
ことになる。そして、この処理は前述したテーブル更新
要求の判定によ、９．６００回のサイクルタイム毎に、
つまり１０分間毎に行われるようになっている。

２６− その後、ステップ１５によるテーブルｎ、の更新要求の
判定が行われる。この判定処理は、実質的には第８図に
示すテーブルｍ　＋　ｓの更新要求判定と同様に行われ
るが、判定処理に供されるパラメータは、１　．１　　
として与えられ、例ｅ　　　　　ｅＯ えば数十秒間隔でおこなわれる。

しかして、このステップ１５の判定によって起動される
ステップ１６のテーブルｎ、の更新処理は、第１０図に
示すようにして行われる・即ち、この更新処理はステッ
プ４１〜４６に示されるように、ループ制御変数をｆと
して行われ、ｆの値が最大値’１１ａＸに達する迄順に
繰返して実行される。これによって、現在時刻における
全てのｆに対する待ち客数ｎｆがそれぞれテーブルに格
納されることになる。

しかるのち、ステ、ｆ１８でのエレベータ制御が実行さ
れたのち今度はステップ１８による予測要求の判定が行
われる。この予測要求を発するときには、先ず前記第５
図に示すテーブル中のｆとして、要求したい階床名をセ
ットし、同時に方向を示すデータｄとして、例えば上昇
時にはｄ＝０、下降時にはｄ＝１をセットする。

また対象ホールの呼び発生時刻ｔ。に、現在時刻をｔに
それぞれセットし、これに対するエレベータ籠の予測応
答時刻をｔ、にセットする。また同一階においてｄとは
逆向きのホール呼びが発生しているときには、その発生
時刻をｔ２としてセットし、発生していないときには（
ｔ、＋１）をｔ２としてセットする０向、上記ｔ。、　
１．　、１２のデータとしては、例えば午前０時を基準
時刻「０」とし、秒数値として与えるようにすればよい
。このとき、各データエリアとして、各々３バイトを準
備しておけばよい。また上記データｆ、ｄについては各
々１バイト、ｔｅおよびｔ　についてはそれぞれ２バイ
トを準備すれば十分である。更に、上記予測応答時刻ｔ
、は、予測到着時間を現時刻に足すことによって求めれ
ばよい。そして、上記予測要求を行わないときには、前
記データ！として「０」をセットすることが簡単であシ
、効果的である。

このような情報を得て、ステップ１８では、例えば第１
１図に示すようにデータｆが「０」であるか否かを判定
して予測要求の有無を識別している。

さて、このような予測要求を受けて実行されるステップ
１９における予測処理は、例えば第１２図（、）〜（ｃ
）に示す如くして行われる。即ち先ず、ステ、デ４７に
おいて逆方向ホール呼びの発生時刻ｔ２が、順方向ホー
ル呼びの発生時刻ｔ　と現在時刻ｔとの間であるか否か
、つまシ逆方向ホール呼びが発生しているか否かが判定
される。この判定によって逆方向ホール呼びが発生して
いないことが判ると、ステ、デ４８にて、待ち客数ａに
ｎ、を設定する。つまシ、１階における待ち客数ｎｆの
全てが順方向ｄへのエレベータ籠を待っているものとし
て処理する。一方、逆方向へのホール呼びがある場合に
は、ステ、プ４９にて１階における待ち客数ｎ、をチェ
、りする◇このとき、ｎｆが２である場合、各方向にそ
れぞれ１人ずつの待ち客があると着像し２９− 得るので、ステップ５０にてａに１をセットする。また
、ｎｆが３以上の場合には、前述した推定処理を実行す
ることになる。即ち先ず、前記第（ＩＩ）式に示す処理
を実行するべく、ステップ５１にてｊに１、Ｒ，Ｓにそ
れぞれ０を初期設定する。しかるのち、上記ｊの値とｆ
の値とをステップ５２で比較し、その大小関係に応じて
ステップ５３ｍ、５３ｂに移行して凡の値を（Ｒ＋ｍｉ
　ｊ）に、あるいはＳの値を（Ｓ＋−ｊ）にリセットす
る。この処理をステップ５４．５５に示されるように、
ｊの値を判定し、その値が最大値ｊｍａＸに達する迄、
ｊの値をインクリメントし乍ら繰返して実行する。この
処理が終了し。

たとき、ステップ５６にてエレベータ籠の進行方向ｄを
判定し、その進行方向に応じてステップ５７、またはス
テ、プ５８にてｎ。ｒＪの値相当するものである。しか
して、とのような期待値ｒ１０１１’ｌ、を得て、ステ
ップ５９により、前述３０− した第（Ｉｔ）式に従う計算を行い、順方向ｄに対して
エレベータを待っている待ち客数ａを求める。

同、上記Ｒ，８は、前記したλ、に相当するものである
。しかるのち、第１２図（ｂ）に示されるように、ステ
、ゾロ０にてエレベータの進行方向を判定し、その進行
方向に応じて、ステ、プロ１またはステップ６２に移っ
て時刻ｔ、に存在する待ち客数Ｘを予測する。即ち、先
に計算して求められたＲまたはＳの値を利用して、現時
刻ｔから予測対象時刻ｔ、までに到着すると見込まれる
客数を、上昇時には Ｌ（ｔｌ−ｔ）＊Ｓ」 として、また下降時には Ｌ（ｔ、−ｔ）＊Ｒ」 として予測する。そして、この予測値を、既に待ってい
る客の推定値ａに加えて、時刻ｔ、での待ち客数Ｘを予
測する。

しかるのち、ステップ６３にてｊ＝１にセットシ、次の
ステ、プロ４にて再び上昇下降の判定が行われる。更に
、ステ、ゾロ５．６６では、（＋、ｊ）の大小関係が判
定され、これらの条件別に、ステップ６７〜７０によシ
、それぞれｕｊの計算処理が行わｎる。即ち、上昇時に
（ｌ≦ｊ）なる条件のときには、ステップ６７にて ｊ００ なる処理が行われ、上昇時で（１＞ｊ　）なる条件のと
きには、ステップ６８にて Ｊ←ｘ＊ｍ目／Ｓ 彦る処理が行われる。また下降時で（ｊ＜１　）なる条
件のときにはステップ６９にて ｕｊ−０ なる処理が行われ、（ｊ＞１）なる条件のときにはステ
ップ７ｏにて ｕ　ｊ”−Ｘ　＊　ｍ　Ｉｊ／　Ｒ なる処理が行われる。この処理は、ステップ７１による
判定とステラ７’７２によるｊの値のインクリメントに
よって順次繰返し行われ、ｊの値にそれぞれ対応して上
記Ｕ、なる値が求められるようになっている。これによ
シ、ホール呼びされた階から乗込な乗客の行先階毎の人
数ｕｊがそれぞれ予測算出されることになる・しかるの
ち、第１２図（ｃ）に示す処理フローに移行し、先ずス
テップ７３にてテーブルにおけるｙの値が″０′クリア
される。その後、ステップ７４にてｊの値に１１″をセ
ットし、ステップ７５．７６にて ｙ←ｙ　＋１−ｕｊＪ ＷＩ”−Ｊ　＋シｕｊＪ なる演算を行う。この処理はステ、デフ２によるｊの値
の判定と、ステラｆ７８によるｊの値のインクリメント
により繰返して行われ、ｊの値がその最大値ｊｍａ工に
達する迄で行われる。

これによって、最終的には、 なる値が求められ、次のステップ７９にてか計算される
ことになる。この処理は前述した３３− 第（９）式および第α１式に示される演算に相当する。

同、これらの演算処理は、例えば浮動小数点計算処理を
用い、それによって得られた値の整数値のみを抽出する
ようなサラルーチンを構成することによって簡易に実現
できる。

しかるのち、次にステップ８０にてｙの値を判定し、″
０”であれはステラｆ８１を実行し、１０＃でないとき
にはステップ８２を実行する。

このとき、ステップ８１の実行後には、ステップ８３に
て ｖｉ←１　＋１ｕｊＪ なる処理を実行したのち、ステップ８４でｙの値をデク
リメントして上記ステ、プ８ｏに戻る。

またステ、デ８２の実行後には、ステ、ｆ８５において
ｗＩＯ値が＠０”であるか否かを判定し、その値が１０
”になるまで上述した処理を繰返して実行する。

ここでステップ８１による処理は、前記第α→式に示さ
れるｊεＧなる条件のときの処理を示すもので、 ３４− ｖｊ＝１＋Ｌｕｊ」 が計算される。この処理は、例えば第１３図に示される
ように、ステ、ゾ９Ｊ、９２にて、ｊに′１＃をセット
し、Ｗに１０′をセットしたのち、ステップ９３でＷと
Ｗｊとの大小関係を判定する。そして（Ｗ＜Ｗ、）なる
とき、ステップ９４．９５．９６にて、ＷｊＯ値をＷに
セットしたのち上記Ｗｊを＠０”リセットし、その後ｊ
の値をｊＸにセットする。また（Ｗ：＞Ｗｊ）なるとき
には上記ステップ９４，９５．９６を７９イノ母スし、
これをステップ９７によるｊの値の判定と、ステ、プ９
８におけるｊのインクリメントを行い乍ら、上記ｊの値
がその最大値ｊ−エに達する迄繰返して行う。どの処理
を完了したのち、ステ、デ９９にて上記の如くして求め
られたｊの値をｊにセットして、ステップ８１における
処理を終了する。このステラｆ８１にて、Ｗ、の最大値
を選択して、その値を″０”にセットすると言う処理が
行われる。

またステップ８２は、上記ＷｊＯ値が“０＃でないもの
を探して、その値を０“にセットし、また ｖ１＋′″　しｕｊｌ なる処理を行うもので例えば第１４図に示すフローによ
って実行される。即ち、ステップ１０１にてｊの値を１
１”にセットし、そのｊによって示されるＷｊＯ値をス
テップ１０２で判定する。

そしてＷｊの領が′０＃でない場合には、ステップ１０
３にてＷｊＯ値を１０＃にセットしたのち、ステップ１
０４で上記ｕｊの整数部をＶ、にセットして、その処理
を終了する。またステップ１０２でｗｊＯ値が″０＃で
あると判定された場合には、次のステップ１０５で、ｊ
の値をその最大値と比較し、ステップ１０６にてｊの値
をインクリメントしながら上記処理を繰返して実行する
。

以上の処理によってＷｊの全てが＠０＃にセットされる
ことになる。

かくして、上述した計算機システム１による処理によれ
ば、ｊ＝１からｊ　　に至る行列ｖｊａｘ において、ｄで示される方向へのホール呼びが、１階に
おいて時刻ｔ。に発生したときの、時刻ｔ、に応答する
であろう状態での乗客の交通需要が予測されることにな
る。つまシ、ホールｆにおける乗客の行先階別の人数が
それぞれ予測されることになシ、ここに階間交通量の予
測値を得ることができる。

以上説明した本方式の実施例における効果をまとめれば
、次のように示される。

（＋）　　先ず、各階のエレベータホール毎に設けた待
ち客数検出センサの情報を有効に利用し乍ら自動的に、
且つ長期的に階間交通量を学習しながらデータ収集し、
これらのデータに従って最も確率の高い乗客の行先階を
予測することができる。

（１１）　　また時間帯毎に過去の階間交通量データを
学習しておくことによシ、時々刻々求められる待ち客数
のデータと併せて利用して乗客の行先階をかなり正確に
予測することができる。

ＧｔＤ　　更には予測未応答時間の長短に応じて、乗客
の到着と、その人数の行先階とを合理的に３７− 予測することができる。

くψ　そして、これらの予測結果を用いて、エレベータ
の効率の良い群管理制御を行わしめて、その運転の円滑
化を図り得る等の効果を奏する。従って、その実用的利
点は絶大である。

同、本発明は上記実施列に限定されるものではない。例
えば、エレベータの種類、並設台数。

サービス階床数、急行ゾーンの有無等に拘ることなく、
広範囲に実施可能である。また、階間交通量予測装置６
で得られる情報の全てを計算機システムに格納しておく
ようにしてもよく、装置構成については時に限□定され
ない。また、テーブルの更新要求を予め定められた時刻
や、交通需要の変動時期毎に発するようにしてもよい。

要するに本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で、種々
変形して実施することができる。

【図面の簡単な説明】

図は本発明の一実施例を示すもので、第１図は交通需要
の変動パターンを示す図、第２図は実施例方式を適用し
た制御装置の構成図、第３３８− 図はデータフォーマットの一例を示す図、第４図および
第５図はメモリのテーブル構造例を示す図、第６図は全
体的な制御処理シーケンスを示す図、第７図乃至第１４
図はそれぞれの処理ステップにおける処理シーケンスを
示す図である。 １・・・計算機システム、６・・・階間交通量予測装置
、７・・・待ち客数観測装置、１２，１４．１５゜１７
．１８・・・予測処理ステップ。 出願人代理人　　弁理士　鈴　江　武　彦３９− 第４図 第７図 第８図 第９図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）　　エレベータ籠を利用する乗客のサービス階床
   対間の交通量を計測して上記階床対間における単位時間
   当シの平均交通量を予測する手段ト、前記エレベータ籠
   に対するサービス階床でのホール呼びとそのホール呼び
   発生時刻とを検出する手段と、上記ホール呼びが発生し
   九階床における待ち客数を検出する手段と、上記ホール
   呼びに対するエレベータ−のホール呼び発生階床への刺
   着時刻を予測する手段と、この予測された到層時刻およ
   び前記予測された平均交通量および前記ホール呼び発生
   階における待ち客数から前記ホール呼び発生階床に到着
   するエレベータ籠に乗込む乗客の行先階床を予測する手
   段とを具備したことを特徴とするエレベータの乗客交通
   需要予測方式。
2. （２）　　単位時間当シの平均交通針を予測する手段は
   、サービス階床対間の乗客輸送実績を計測し、過去に得
   られた乗客輸送実績値を新たに計測された乗客輸送実績
   値を用いて所定の重み付は処理して更新して上記平均交
   通量を予測するものである特許請求の範囲第１項記載の
   エレベータの乗客交通需要予測方式。
3. （３）乗客の行先階床を予測する手段は、エレベータ籠
   への乗込み乗客数、およびこの乗込み乗客の行先階床と
   その行先階床への輸送人数とをそれぞれ予測するもので
   ある特許請求の範囲第１項記載のエレベータの乗客交通
   需要予測方式。