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申请/专利权人：沃克斯迅达电梯有限公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的电梯群组的分布式调度方法及系统，用于电梯控制领域，该电梯群组的分布式调度方法包括以下步骤：利用建筑各层预先配置的传感器实时监测的人流量数据与电梯负载数据，同时收集人流量与电梯负载的历史数据；利用预言家预测算法预测未来预设时间内的人流量，基于预测结果，结合实时监测的人流量数据，利用多目标优化算法平衡乘客等待时间、电梯运行效率和能源消耗；利用实时监测的人流量数据和电梯负载数据，结合楼层高度和预测的人流量数据，动态调整电梯的分层服务。本发明通过精确预测高峰时段和调整电梯调度，减少了乘客的等待时间，提升了乘客的利用体验。

主权项：1.一种基于机器学习的电梯群组的分布式调度方法，其特征在于，该电梯群组的分布式调度方法包括以下步骤：S1、利用建筑各层预先配置的传感器实时监测的人流量数据与电梯负载数据，同时收集人流量与电梯负载的历史数据；S2、基于人流量与电梯负载的历史数据，利用预言家预测算法预测未来预设时间内的人流量，基于预测结果，结合实时监测的人流量数据，利用多目标优化算法平衡乘客等待时间、电梯运行效率和能源消耗，并制定电梯运行调度策略；S3、利用实时监测的人流量数据和电梯负载数据，结合楼层高度和预测的人流量数据，动态调整电梯的分层服务，并优化电梯运行调度策略，同时实时监控优化后电梯运行调度策略的性能指标；其中，所述基于人流量与电梯负载的历史数据，利用预言家预测算法预测未来预设时间内的人流量，基于预测结果，结合实时监测的人流量数据，利用多目标优化算法平衡乘客等待时间、电梯运行效率和能源消耗，并制定电梯运行调度策略包括以下步骤：S21、获取人流量与电梯负载的历史数据；S22、利用预言家预测算法对历史数据进行时间序列分析，分别提取趋势项和周期项；S23、基于提取的趋势项和周期项，利用预言家预测模型预测未来预设时间内的人流量趋势和周期变化；S24、收集实时人流量与电梯负载数据，根据实时数据调整预言家预测模型的预测结果；S25、从验证序列中提取随机波动项，利用随机波动项训练极限梯度提升模型，并预测未来时间段内的随机波动；S26、将预言家预测模型预测的趋势项和周期项与极限梯度提升模型预测的随机波动项相结合，形成完整的人流量与电梯负载的预测结果；S27、定义优化目标，应用多目标优化算法，基于完整的人流量与电梯负载的预测结果制定电梯运行调度策略。

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