JPS58177869A

JPS58177869A - エレベ−タの交通需要分析装置

Info

Publication number: JPS58177869A
Application number: JP57056867A
Authority: JP
Inventors: 梅田　安和; 植谷　健一
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1982-04-06
Filing date: 1982-04-06
Publication date: 1983-10-18
Also published as: US4562530A

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】この発明はエレベータの交通＊ｇ！を分析する装置の改
良に関するものである。

機数台のエレベータのかどを効率良く運転させるため、
近年、時々刻々変化する交通ｖＭ簀に応じて、乗場呼び
に対し最適なかごを選択する群管理か玉流になっている
。

しかし、乗場呼ひ発生時点では最適であっても、その後
の交通需要の変化によっては最適ではなくなるというこ
とが多々ある。特に、現在一部で実施されている即時予
報方式（乗場ボタンが押されたら、その乗場呼びに応答
するかごを、即時に到着予報灯で表示する方式）では、
一度乗場呼びを割り当てる（かどを選択する）と表示を
変更しにくいため、割当ての優劣が表れやすい。

一方、建物の交通需要は時刻ごとにほぼ決十っているの
で、過去の同時刻の交通ＷＩ要を記録して統計を取り、
将来の交通ＷＩ要を予測して群管理を行うことにより、
従来以上に群管理性能を高めるような提案もされている
。その場合、過去の同時刻の交通需要め統計の取り方、
及び将来の交通需要の予測の仕方に問題がある。

過去の同時刻の交通需要を統計して、将来の交通需要を
予測する場合、最も簡単なのは、毎日一定時間帯の交通
ｂ″、例えば乗場呼び発生数を集計し、それを平均して
、次の時間帯ではその平均値程度の乗場呼ひが発生する
と予測することである。

しかし、このようにして交通情景を予測すると、途中か
ら建物の交通需要が大幅に変わったり、季節により交通
′＃６歎が変動したりした場合、その変動前の交通需要
までが加味され、実際の交通需要に合わないことになる
。かといって、昨日の同時刻の交通需要をそのまま今日
の交通需要であると予測することも問題がある。なぜな
ら、昨日だけ特別の交通需要であったかも知れないから
である。

こり発明は上記不具合を改良するもので、過去の所定期
間の交通量の中で１、現在に近い所定期間の交通蛍程優
先度を大にするか、又は現在に近い所定期間の交通ｆｉ
ｓｔたけを用いて、近い将来の交通量を予測することに
より、近い将来の交通需要を適切に予測できるようにし
たエレベータの交通量記憶装置を提供することを目的と
する。

以下、第１図及び第２図によりこの発明の一実施例を説
明する。

図中、（１）は乗場呼びが登録されるとｒＨＪになる乗
場呼び発生パルス、（２）は乗場呼び数の計測開始時刻
になるとｒＨＪになる開始時刻パルス、（３）は乗場呼
び数の計測終了時刻になるとｒＨＪとなる終了時刻パル
ス、（４）は開始時刻パルス（２）かｒＨＪになつたと
きから乗場呼び発生パルスｆｌ）の数を計数し、終了時
刻パルス（３）がｒＨＪになったとき計数を停止し、そ
の後短時間で計数がリセットされる交通量計測装置、（
５）は終了時刻パルス（３）がｒＨＪになったと自交通
蓋計測装Ｒ（４）の内容を記憶する交通量記憶装置、（
６）は例えはマイクロコンピュータで構成嘔れ開始時刻
パルス（２）がｒＨＪになったと色男２１図に示す演算
を竹って終了時刻パルス（３）がｒＨＪになるまで予測
乗場呼び数に相当する予測交通量（６ａ）を出力する交
通量予測装置、（６１）〜（６７）は交通量予測装置ｔ
ｅｌの動作手順、（７）は予測交通量（６ａ）を記憶す
る予測交通量記憶装置である。

次に、この実施例の動作を、８時から８時１５分までの
乗場呼び数を学習する例について説明する０８時になると開始時刻パルス（２）がｒＨＪとなり、交
通量計測装［４１は乗場呼び発生パルス（１）の数を計
数開始する。乗場呼びが発生するごとに計数は進み、８
時１５分になると終了時刻パルス（３）が「Ｈ」となっ
てｉｔ数は終了する。と同時に、父通量記憶装ｆｌ　ｆ
ｉ＋はそのときの計数値を記憶する。その彼、交通量計
測装Ｍ（４）の計数値は零にリセットされる。今、交通
量記憶装置　ｆ５＋に計数値として１２０が記憶された
とする。

一方、交通量予測装置（６）は、８時に開始時刻パルス
（２）かｒＨＪとなると、第２図に示す演算を開始する
。ずなわち、ｌ−１１Ｕ（６１）で交通量記憶装置（６
）の内容を入力し−（それ＋ｊ＜Ａとし、手順（６２）
で予測交通量記憶＆ｊ　＆’：　＋７！の内容を入力し
てそれζＢとする。

学習開始時点では、交通量記憶装置（６）及び予測交通
量記憶装置（７）共に内容か零にリセットされているも
のとすれば、Ａ　：　Ｂ−０となる。これで手順（６３
）から手％１　（６５）　ヘ進み、Ａ′６：（！に入れ
る。手順（６６）で今回の予測交通量（６ａ）としてＣ
を出力する。この場合はＣ＝Ｏである。そして、手順（
６７）で終了時刻パルス（３゛がｒＨＪであるがを判断
し、「１（」でないときは再ひ手ｔｉｌｌ（６６）に戻
って出力し続け、終了時刻パルス（３）がｒＨＪとなる
と演算は終了する。予側交通飯Ｃは予測交通量記憶装ｆ
ｉｔ（ｙ）に記憶される。

さて、次の日の８時になると、再び交通量予測装置（６
１の演算が始まる。予測交通量記憶装置（７）の内容は
まだ零であるが、上述のように交通量記憶装ｆ（５１の
内容は１２０となっているので、手＃ｊｉ（６１）、（
６２）でＡ：１２０、Ｂ＝Ｏとなる。手順（６３）から
手順（６５）へ進んでＣ＝１２０となり、手順（６６）
で予測交通量（６ａ）を１２０として出力する。ことに
なる。この日の交通量計測装置（４）及び交通量記憶装
置１（６ｆの動作は既述のとおりであるが、乗場呼び数
は１５０であったとする。

更に次の日には、交通量予測装ｋ【６）の演算は、十＃
　（６１）＋　（６２″）でＡ＝１５０、Ｂ　＝　１２
０となるので、手順（６３）から手順（６４）へ進んで
、Ｃ＝１５０８０、６　＋　１２０Ｘ　Ｏ，４＝　１３
８となる。したがって、この日は８時から８時１５分ま
での間、予測交通：ｌｔ　（６ａ）は１３Ｂとして出力
されることになる。この日の乗場呼び数は１５５であっ
たとし、以後の各日の乗場呼び数は、それぞれ１６４　
、１６０．ニア２゜ｌａａ、　ｘｓＯ，１７″７．１７
９であったとすると、初日からの乗場呼び数と予測交通
１１　（６ａ）の関係は下表のようになる。

日　　　　　乗場呼び数　　　予測交通量（６ａ）１　
　　　　　　　　　　　　１２０　　　　　　　　　　
　　　　　　　　０２　　　　　　　　　　　　　　１
５０　　　　　　　　　　　　　　　　　１２０３　　
　　　　　　　　　　　　１５５　　　　　　　　　　
　　　　　　１３Ｂ４　　　　　　　　　　　　　　１
６４　　　　　　　　　　　　　　　　１４８５　　　
　　　　　　　　　　　１６０　　　　　　　　　　　
　　　　　１３８６　　　　　　　　　　　　　　　　
１’／２　　　　　　　　　　　　　　　　　　１５９
ツ　　　　　　　　　　　　　　１６５　　　　　　　
　　　　　　　　　　１６７Ｂ　　　　　　　　　　　
　　　　１８０　　　　　　　　　　　　　　　　　１
６６９　　　　　　　　　　　　　　１７’！　　　　
　　　　　　　　　　　　　１’７４１０　　　　　　
　　　　　　　１７９　　　　　　　　　　　　　　　
　１７６１１　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　１’／８なお、予測交通蓋
（６ａ）の計算で小数点以下は四捨五入した。

結局、１１１日目８時から８時１５分には１７８個の乗
場呼びか発生すると予測され、そのような交通に合った
群管理を行うことができる。

この例て分かるように、乗場呼び数が漸増する傾向があ
る場合、例えば１１１日目乗場呼び数は当然弁までの１
０日間の平均よりも大きいと予測する方が妥当と考えら
れる。参考までにｌＯ日日間平均は１６２．２となる。

第３図及び第４図はこの発明の他の実施例を示す０図中、（６）は第４図に示す演り二を行う交通量予測装
置、（６０１）〜（６０６）は交通を予測装置（６１の
動作手順、（９）は過去４日間の乗場呼び数を記憶する
交通量記憶装置である。他は第１図と同様である。

この実施例では、交通量予測装置（６）け、手順（６０
１）で前日の乗場呼ひ数を入力してＡｌとし、手順（６
０２）で前々日以前の４日間の乗場呼び数を入力し、２
日前をＡ２，３日前をＡ３．４日前をＡ４．５日前をＡ
５とする。手順（６０３）で６日間の乗場呼び数の和の
平均を求め、これをＣとする。手順（ｅｏａ）は明日の
演算に備えて１日ずつ乗場呼び数を繰り下げるものであ
る。手１［Ｌ’ｊ　（６０５）Ｉ　（６０６）は第２図
の手順（６６）ｌ　（６７）と同様である。

もし、乗場呼び数が第１図の場合と同様であれに、この
実施例での乗場呼び数と予測交通量（６ａ）の関係は下
表のようになる。

日　　　乗場呼び数　　予測交通量（６ａ）１　　　　
　　　　　　　　１２０　　　　　　　　　　　　　０
２　　　　　　　　　　　　１５０　　　　　　　　　
　　２４３　　　　　　　　　　　　１５５　　　　　
　　　　　　５４４　　　　　　　　　　　１６４　　
　　　　　　　　８５５　　　　　　　　　　　１６０
　　　　　　　　　１１Ｂ６　　　　　　　　　　　１
７２　　　　　　　　　　１５０’／　　　　　　　　
　　　　　１６５　　　　　　　　　　１６０８　　　
　　　　　　　　１８０　　　　　　　　　１６３９　
　　　　　　　１７７　　　　　　１６日１　０　　　
　　　　　　　１’７９　　　　　　　　　　１７１１
１　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　１
フ５この実施例の場合、５日目までは過去の乗場呼び数
が計測されていない部分があるので、予測交通量（６ａ
）は小さくなるか、６日目からは正規の予測か可能とな
って来ており、１１１日目は、既述の単なる過去の平均
値１６２．２よりも適切な予測値１７５となっている。

なお、過去の乗場呼び数が計測されていない部分は零と
して計算したが、建物の使用勝手から予想で色る値を入
れておくと、最初から余り問題とならない値を予測交通
量（６ａ）とすることができる０まだ、学習するデータ
を乗場呼び数としたが、これに限るものではない。例え
ば、乗降人数、乗客数、かご呼び数、満員になる回数等
各種の交通需要を示すデータ、待時間尋のサービス状態
を示すデータ、消費電力量データ等でもよい。

なお、予測交通量（６ａ）を使用した制御例については
詳細に述べなかったか、呼び割当て、かごの待機階設定
、到着予想時間の推定、分割運転時のロードセンタ（分
割の境目となる階）設定、割当台数設定、戸開閉時間設
定、運転台数設定、自動呼び登録婢各種考えられる。

更に、該当時間帯を８時から８時１５分としたか、これ
に限定されるものではない。

また、乗場呼び数を計測する場合、階別又は運転方向別
に計数してもよい。

なお、第１図では現在に近い日のデータの優先度を大に
するため、前日と前日よりも前の過去のデータを６：４
で重み付けしたが、比率はこれにとに異なる優先度をつ
けてもよい。

また、第２図では現在に近い過去５日間のデータだけを
取り出し、その平均値を予測値としたが、５という数字
を条件によって変史してもよいし、５日間のデータを更
に現在に近いｌのデータ程重み付けするようにしてもよ
い。

以上説明したとおりこの発明では、過去の所定期間の交
通量の中で、現在に近い所定期間の交通量程優先度を犬
にするか、又は現在に近い所定期間の交通蓋たけを用い
て、近い将来の交通量を予測するようにしたので、適切
な交通悔賛が予測でき、エレベータを効率よく管理する
ことができる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明によるエレベータの交通＊＊分析鉄装
の一実施例を示すブロック図、第２図は第１図の交通量
予測装置の動作手順の流れ図、第３図はこの発明の他の
実施例を示すブロック図、第４図は纂３図の交通量予測
装置の動作の流れ図である。図において、（１）・・・乗場呼び発生ノくルス、（２
）・・・開始時刻パルス、（３）・・・終了時刻ノ（ル
ス、（４）・・・交通量計測＆＊ｉ５１・・・交通量記
憶装置、（６１・・・交通量予測装置、（７）・・・予
測交通量記憶装置。なお、図中同一部分又は相当部分は同一符号により示す
。代理人　　　葛　野　信　−（外１名）第１図第２図第３図第４図

Claims

【特許請求の範囲】

過去から現在に至る期間中複数の所定期間の交通量をそ
れぞれ計測する交通量計測装置、及び上記！ｌｉ測され
た過去の所定期間の交通量の中で現在に近い所定期間の
交通量程優先度を大にして用いるか、又は現在に近い所
定期間の交通量だけを用い”（近い将来の交通量を予測
する交通量予測装置を備えてなるエレベータの交通需要
分析装置。