JPS594583A - エレベータの乗客交通需要予測方法 - 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
管理制御にあっては、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ベータ篭を如伺に決定するかが、
上記エレペー、夕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
ータ篭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篭呼び、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
は、例えばホール呼びに応答可能な複数のエレベータ篭
にそれぞれ発生している篭呼びと、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、これにより最も一
致するエレベータ篭を上記ホール呼びに応答させること
によって、現存の篭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
篭の運行制御に関する処理効率が高くなり、エレベータ
帖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篭が割付けられる為、ホール呼びの
発生からエレベータ篭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１える。

然し乍ら、上Ｂ１シ派生派生呼適確な予測は非常に困難
であシ、従来より種々研究さねでいる。

例えば前回のエレベータの運行詩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、とれに
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、エレベータの交通量をが一
定的に安定している場合には非常に翁用であるが、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ｊ〜く低下して有効に利
用できないとｂう問題を有している。しかも、派生呼び
の記録だけでは、輸送長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。

〔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簸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、エレベータ篭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
篭のホール呼び発生階床への到着時刻を予測して、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りの平均交通量から派生呼びを
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踏の割付
けを適確に行うことが可能となり、エレベータの群管理
制御を効果的に行って効率良く、目つ円滑にニレイータ
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
た精度の高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。

〔発明の実施例〕

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
例を示すものであり、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・９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
篭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針を上記計測され
た交通量に従って逐次更新しながら予測保持し、これを
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
にはアキュ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・々クライン３を介して接続され
た記憶部４および人出カバッファレソスタ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
種のエレベータ篭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
であり、前記入出力・々ッファレソスタ５を介して与え
られる情報に従って、エレベータ篭のサービス階床対間
における単位時間当りの平均交通量を予測計算し、これ
を制御部２に与えるものである。この予測装置６と制御
部２との間で送受されるデータは、例えば第３図にその
フォーマッ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ｉ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で示されるように表って
いる。

但し、この例では、ｌＸ　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、データ構造を俊えることにより、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。また計
算機システムＩと予測装置６との間では、上記したデー
タ以外に、ＲＥＱ　、　ＡＣＫ等の制御信号も送受され
るが、ここでは本論に直接関係ないので、その説明につ
いては省略する。

しかして引算機システム１は、その記憶部４に第４図に
示す如きテーブルを構成しており、出発１ｉｉｆｆ　ｉ
と到着階ｊとに王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りの平均交通量ｒｒＨ
ｊが格納され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）’＋Ｓｉ＋’＋ｊＱ　＋ｉｌ
　、ｔｋ、ｄをそれぞ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。

尚、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、肋たに得た情報
を重み付は処理して過去のツ″−夕に加えて平均交通量
ｍｈ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分間尚りの階
間平均交通量ｍｔｊ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、１＠床対１％　　
ｊを指定した時刻における平均交通量ｍｉｊ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Ｉｉ　ｍｉｊなる情報を得て動作することにな
る。

さて、次に本方式を実行する計算機システム１０制御シ
ークンスの説明に晃立ち、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、エレベータ篭のサービス階床の全体の集合をＦと
したとき、出発階１（１６Ｆ）から到着階ｊ・（ｊＥＦ
）へ移動する単位時間当りの平均交通量をλ１．と定義
する。このとき、上記平均交−通量λ１．を要素とする
出発階ｉ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ビルにあっては、適
当な時間区間を選定することにより、その区間内におけ
る交通需要が一定であると看做し得る。しかして今、エ
レベータ篭の運転方向をｄとした場合、１つのエレベー
タホールＨをその階ｆ（ｆεＦ）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。そこで
、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ｔｒ　（ｔｓ　＞ｔｏ　）まで続いている
とする。このとき時刻ｔ１において上記ホールＨでエレ
ベータ飽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。

一般にホールＨに到着する人数はポアソン過程で近似す
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人であると看做し得る。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
て時間（ｔｏ”’−ｔ＋）に到着する人数ｋを予測し、
この予測値に「１」を加えることによってホール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々
る。即ち、エレベータ篭の下降時（ｄ　＝　ｄｏｗｎ　
）には λ＝Σλ　　　　　・・・・・・・・・・・・（２ａ）
ｌ　　　ｊくＩ　　ＩＪ として、またエレベータ篭の上昇時（ｄ＝ｕｐ）にはλ
　＝Σλ　　　　　　・・・・・・・・曲（２ｂ）ｌ　
　ｊ＞、　　ｌｊ として、ポアツン′ａ夜の再生性からホールＨでのホー
ル呼び発生率λ量を求めることができる。

また、上記人数にの最尤推定予測値番は、「α」をαの
整数部分を示す記号として定義したとき、金＝［λ１（
ｔｔ　ｔｏ）Ｊ　　・・・・・・・・・（３）として示
される。従って、前記待ち人数Ｘの予測値は 仝＝１＋［λ＋（ｔ＋　　ｔｏ）Ｊ　　・・・・・（４
）として求められることになる。

次に、ホールＨでエレベータ篭の到着を待つ１人の行先
きについて考察する。１階へ行先希望する人数をｕｊと
すると、エレベータ篭の下降時（ｄ　＝　ｄｏｗｎ　）
には として定義され、またエレベータ転の上昇時（ｄ＝ｕｐ
）には として定義される。ここで（λＩＪ／λ　）なる址は、
エレベータ篭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、（１６Ｆ）に対するＸの分配率としての意味を
持つ。但し、上記ｕｊは Σｕｊ”　！　　　　　　　　・・・・・・・・・・・
・（６）なる関係を有し、Ｘが非常に大きい場合に、は
、１階に行先を指定する人数は１４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り、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　　−＋　　ｕ、ｆ−日 を ｖ：Ｆヨｊ　　−＋　　Ｖｉｉ巳、Ｎ。

によって近似することを意味する。この近似は、Σ＋ｕ
、−ｖｊ＋→ｉ を目的関数として ΣＶ　、　＝　ｚ　　　　　　　　　・・・・・・・・
・・・・（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［ｕｊ］を０５以上の最小
の整数として定義したとき、 ｖｊ　＝　　１ｕｊＪ　　ｏｒ　　ｒ’ｕｊ’１　　　
　　　・・・・・・・・・・・・（８）として表わせる
。また ｙ　＝　ｘ−Σ「Ｕ・」　　　　・・・・・・・・・・
・・（９）Ｊ Ｗｊ＝　ｕｊ−１ｕｊＪ　　　　　　・・・・・・・・
・・・・（１（）として定めると、 ＶＪ　Ｅ：Ｆについて０　＜　Ｗｊ＜　１　−’−・・
（１１）となり、 ｚ：Ｆジｊ−＋ｚｊＥ（０，１） なる関数によって ΣＺｉ＝Ｆ Σ（２・−Ｗ）→ｍｌｎ　　・・・・・・・・・αリコ
」 を求めると言う問題に帰着する。従って、とのＦの元を
Ｗｊが大きいものから順に、つまシ（１−町）の値の小
さいものから順にｙ細末１め、その集合をＧとする。そ
して、上記２の値をｊεＧ・・・・・・・・・ｚｊ＝＝
１ ｊ　申Ｇ・・・・・・・・・ｚｊ＝０　　　・・・・・
・・・・α］として定義することＫより、 ｊεＧ・・・・・・・・・ｖ、＝１千Ｌｕｊ」ｊ年Ｇ・
・・・・・・・・ｖｌ　＝ｌ　Ｊ　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Ｉ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ＩＩにより既存のイニシャルルーチンが実行され、エ
レベータ運転制御の為の各種初期設定が行われる。その
後、ステップ１２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１３にて行われたのち、ステッ
プＩ４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ラｆｒｓに示されるテ
ーブル更新ルーチンカ実行され、或いはこのステップ１
５をパイノ４　ス（。

て次のステラ７′１６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１７にて予測要求の
有蕪が判定され、予測要求があるときにはステップ１８
による予測＠ｌ算処理が実行され、また予測要求が無い
場合には上記ステラｆ１８をパイノにスしてステップ１
９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、ステップＩ３からステ、ｆＩ９に至る処理が繰返
して実行される。

つまり、本方式に係る予測処理のルーチンは、エレベー
タ運転制御用メイングロダラムニ、サブルーチン的に組
込まれている。

さて、初期化ルーチンであるステップ１２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
、、ｊＫそれぞれ「１」がセットされる。次にステップ
２２にで、ｍＩｊにデータ「０」がセットされる。これ
により第４図に示すテーブルの（１，」）が（１，１）
で示されるデータエリアにｍＩｊ−０がセットされる。

この処理は判定ステラｆ２３．２４によるｉ、ｊの値の
最大値との比較と、ステラｆ２５．２６による１、ｊの
値のインクリメント処理とによって、上記１．ｊの値が
（’ｍ１ＬＸ　＋　ｊｍａｚ　）に達する迄繰返して行
われる。これらの処理により、第４図に示されるテーブ
ルの各データエリアには（＊、ｊ）の値に対応して順次
ｍ１ｊ＝０なる値が格納され、ケーブルの全領斌がゼロ
クリアされることになる。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
ｋは、ｔｋｏサイクルタイム毎にデータ更新を行う為の
カウンタエリアで４す、ｆ　。

ｄはそれぞれ予測計算指示用の階床名、および方向デー
タを帖納する為のエリアである。また上記ｔｋで示され
るデータ更新は、例えばサイクルタイムを１秒／　　と
し、ｔｋｏ＝５９９とし１回 て、１０分毎に１回のデータ更新を行う如く定められる
。

一方、テーブル更新要求を判定するステップ１４は、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１．たサイクルカウントデー
タｔｋを読出し、ステラｆｚｓにてその最大値ｔｋｏと
比較Ｉ−て、そのサイクルタイムカｆ’−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、こ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−・致
の場合には、データ更新タイミングに到達（７ていない
と判定し、ステップ３０にて上記ｒ−タｔｋをインクリ
メントして次の処理ステップに移行する。。

さて、上記テーブル更新要求の検出によって起動される
ステラｆｒｓのテーブル更新処理ね１、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ｉのデータとして、「ＩＪがセットされ、次に
ステ２７°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ビツト（ｈｎ）
、下位８ビツト（ｈＬ）のデータとしてセ、　ｌ−され
、予測情報要求信号として、ステップ３３のタイミング
で計算機システム１かう前記予測装置６に出力される。

この予測悄＠要求信号を受けて上記装置６が出力する（
ｉ、ｊ）に該当する情報ｍｈが、ステップ３４にて取込
まれる。セして、この情報ｍｈがステップ３５の処理に
てデープルの（ｉ、ｊ）によって示されるデータエリア
に予測データｍ１ｊとして格納される。

しかるのち、上記コの値がステップ３７にて判定され、
ステップ３８にてインクリメントされて、上８１２ステ
ツノ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〜Ｊｍａりに亘る−・列のデータ格納
が終了したとき、今度はステップ４０にて情報ｌ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。これにより、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１時点における階床対（ｌ、ｊ）Ｋ対応した予測
値用、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り、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。

しかるのち、今度はステップ１７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
紺５図に示すテーブル中のｆとして、要求したい階床基
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＝ｏ、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。にセットし、コレニ対
するエレベータ篭の予測応答時刻を１、にセットする。

尚、上記ｔｏ、ｔｌ　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ｆＸ　ｄに
ついては各々１バイト、ｔｋについては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ｔ１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
ｆ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１７では、例えば第１
０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ラ７
′Ｚ８における予測処理は、例えば第１１図（ａ）　（
ｂ）に示す如くして行われる。即ち先ず、階間交通量を
予測せんとするホール呼び発生階ｆの情報をステップ４
１において、出発階ｌの情報として格納する。その後、
ステップ４２で帽算機用格納番地Ｓ１を′０″にクリア
し、ステップ４３でデータｄの判定からエレベータ篭の
移動方向が上昇でおるか下降であるかを判定する。

そして、データｄが１０“で上昇であると判定された場
合には、ステラ７６４４にて、（ｉ＋１）の値をｊにセ
ットし、次にステップ４５で上記（１、ｊ）の値によっ
て定まるｍｌ　１の値を前記Ｓ、にセットする。このデ
ータセットは、（Ｓｉ＋ｍｕ　）をｓｌに再書込みする
ことにより行われる。

そして、この処理をステップ４６によるｊの値の判定と
、ステップ４７によるｊのインクリメント処理を行い乍
ら、上記ｊがその最大値」、８に達する迄繰返して行う
。

一方、上記判定による下降時には、ステップ４８にて、
ｊの値に＃１“をセットしたのち、ステップ４９で先の
ステップ４５と同様に（Ｓｉ＋ｒｎｌｊ）なるデータの
Ｓｉへの格納処理を行う。そしてこの処理を、ステップ
５０による判定と、ステップ５Ｉによるｊの値のインク
リメントによって繰返し実行し、ｊの値が（ｉ−１）に
達すル迄行う。これらのルーチンにより、エレペーｍａ
ｘ りの移動方向に応じてΣ１１１１ｊ或いはΣ町、がそれ
コ＋ｌ＋Ｉ　　　　　　　　　　Ｊ−１ぞれ求められる
。このようにして求められるＳｌのデータが前述した第
（２）式に示されるλ、に相当する。

しかるのち、ステップ５２では、上記の如く、して求め
られたデータＳｉを基にして、前記第（４）式で示され
る式を Ｘ←１　＋ＬＳＩ　＊（ｔｌｔｏ　）Ｊとして計算処理
し、待ち人数Ｘを予測している。

しかるのち、ステラ７Ｄ５３にてｊ＝１にセットし、次
のステップ５４にて再び上昇下降の判定が行われる。更
に、ステップ５５．５６では、（１，ｊ）の大小関係が
判定され、これらの条件別に、ステップ５７．５Ｂ、５
９．６０により、それぞれｕｊの引算処理が行われる。

即ち、上昇時に（ｉ≦ｊ）なる条件のときには、ステッ
プ５７にて ｕｊ←０ なる処理が行われ、上昇時で（ｉ＞ｊ　）なる条件のと
きには、ステツノ５８にて Ｕ」　←Ｘ＊　ｍｌｊ／　Ｓ　１ なる処理が行われる。また下降時で（Ｊ＜ｉ　）なる条
件のときにはステップ５９にて Ｕ−０ なる処理が行われ、（ｊ＞１　）なる条件のときにはス
テラｆ６ｏにて ｕｊ４−ｘ＊ｍｌｊ／Ｓ１ なる処理が行われる。この処理は、ステップ６Ｉによる
判定とステップ６２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
ｕｊなる値が求められるようになっている。これにより
、ホール呼びされた階から乗込む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１１図６）に示す処理フローに移行し、
先ずステップ６３にてテーブルにおけるｙの値が′ＯＩ
クリアされる。その後、ステップ６４にてｊの値に’ｌ
’をセットシ、ステップ６５．６６にて ｙ←ｙ　＋　ｌｕｊ」 ｗ１←ｕｊ＋Ｌ　ｕｊＪ なる演算を行う。この処理はステ、プロアによるｊの値
の判定と、ステップ６ＢＶＣよるｊの値のインクリメン
トによシ繰返して行われ、ｊの値がその最大値ｊｍａＸ
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６９にてか計算される
ことになる。この処理は前述した第（９）式および第０
０式に示される演算に相当する。

尚、これらの演算処理は、例えば浮動小数点ｄＬ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
るようなサブ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、次にステラ′ｊ″７０にてｙの値を判定し
、′０＃であればステップ７Ｉを実行し、′０＃でない
ときにはステラ７’７２を実行する。

このとき、ステツ７’７７の実行後には、ステップ７３
にて Ｖｌ←ｉ＋ＬｕｊＪ なる処理を実行したのち、ステラ７ｕ２４で、の値をデ
クリメントして上ＮＩ２ステップｙｏＶｃ仄る。

またステップ７２の実行後には、ステラ７’７５におい
てＷ、の値が〃ｏ“であるか否かを判定し、その値が“
０”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７１による処理は、前記第０１式に示さ
れるｊθＧなる条件のときの処理を示すもので、 Ｖｊ＝＝　１　＋Ｌｕｊｌ が引算される。この処理は、例えば第１２図に示される
ように、ステップ８１．８２にこて、ｊに“１”をセッ
トし、Ｗに“ｏ″をセットしたのち、ステツノ８３でＷ
とｗｊとの大小関係を判定する。

そして（Ｗ＜Ｗｊ）なるとき、ステップ＆　４．８５゜
８６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ｊ　にセラトする。ま
た（Ｗ≧ｗｊ）なるときには上記ステッｆ８４，８５．
８６をノ々イパスし、とれをステップ８７によるｊの値
の判定と、ステップ８８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ｊｒｆｌＸに達する
迄繰返して、行う。この処理を完了したのち、ステップ
８９にて上記の如くして求められたｊｘの値をｊにセ、
トシて、ステップ７１における処理を終了する。このス
テップ７１にて、町の最大値を選択して、その飴を′０
′にセットすると言う処理が行われる。

またステップ７２は、上記ＷｊＯ値が１０″でないもの
を探して、その値を′０１にセットし、また ｖ１←ＬｕｊＪ なる処理を行うもので例えば第１３図に示すフローによ
って実行される。即ち、ステップ９Ｚにてｊの値を１１
＃にセットし、そのｊによって示されるｗｊＯ値をステ
ップ９２で判定する。そしてＷｊＯ値が′０“でない場
合には、ステップ９３にてＷｊの値を１０“にセットし
たのち、ステップ９４で上記ｕｊの整数部をＶｉにセッ
トして、その処理を終了する。またステップ９２でＷｊ
Ｏ値が′Ｏ”であると判定された場合には、次のステッ
プ９５で、ｊの値をその最大値と比較し、ステップ９６
にてｊの値をインクリメントしなか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Ｉによる処理によれ
ば、ｊ＝１からｊｍａＸに至る行列ｖｊにおいて、ｄで
示される方向へのホール呼びが、ｆ階において時刻ｔ。

に発生したときの、時刻ｔ１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。つまり、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
れることになり、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。

（１）先ず、各階のエレベータホール毎に特別なセンサ
ー類を設けることなしに、自動的、且つ長期的に階間交
通社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。

（１）　　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り、これを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０ （Ｉｌ＋）　　更には予測未応答時間の長短に応じて、
乗客の到着と、その人数と行先階とを合理的に予測する
ことができる。

１１ｖ）　　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
用的利点は絶大でおるつ尚、本発明は上記実施例に限定
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、急行ゾーンの有無婢に拘るととなく、
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特に限定されな
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、釉々変
形し゛Ｃ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
の変動ノやターンを示す図、第２図は実施例方式を適用
した制御装置の構成図、第３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φ４１処理シーク
ンスを示す図、第７図乃至第１３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。 Ｉ・・・ｔｌ算機システム、６・・・階間交通量予測装
置、１２，１４．１５．７７．１８・・・予測処理ステ
ップ。 第４図　　　　　第５図 第７図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）　　エレベータ篭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と、前記エレベータ篭
   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、上記ホール呼びに対する
   エレベータ篭のホール呼び発生階床への到着時刻を予測
   する手段と、この予測された到着時刻および前記予測さ
   れた平均交通量から前記ホール呼び発生階床に到着する
   エレベータ篭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）単位時間当りの平均交通量を予測する手段は、ツ
   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）乗客の行先階床な予測する手段は、エレベータ罎
   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０