[发明专利]用于电梯拥挤预测的方法和系统

权利要求书

1.一种用于电梯系统中的拥挤预测的方法，所述方法包括：

记录在一段时间内的呼叫数量，且生成针对平均呼叫数量的第一时间序列；

收集外部影响数据，且生成针对所述外部影响数据的第二时间序列；

对所述第一时间序列和所述第二时间序列执行交叉相关性测试；

当确定所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的交叉相关性时，对所述第一时间序列和所述第二时间序列执行因果性测试；以及

当确定所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的因果关系时，使用所述因果关系来预测所述电梯系统中的预期呼叫数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述外部影响数据涉及下者中的一个或多个：天气、流行病、假期、特殊事件、城市运输系统和道路交通。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

对所述外部影响数据执行固定测试；以及

当所述固定测试显示所述外部影响数据具有趋势时，在生成所述第二时间序列之前将所述外部影响数据去趋势。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

使用所述预期呼叫数量来预测预期轿厢占用水平。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，预测预期轿厢占用水平进一步包括：

在一段时间内监测个体乘客行程；以及

实施机器学习过程以标识乘客习惯且进一步预测所述预期轿厢占用水平。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，监测个体乘客行程包括：

使用门厅中的传感器和轿厢中的传感器中的至少一个来收集乘客行程数据；以及

将时间戳应用于所述乘客行程数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述乘客行程数据包括下者中的一个或多个：登梯楼层、计划的目的地楼层、离梯楼层、乘客标识和占用体积。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，监测个体乘客行程包括：

识别个体乘客的身份。

9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，监测个体乘客行程包括：使用门厅传感器来标识个体乘客，且使用轿厢传感器来重新标识同一个体乘客。

10.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

将所述预期轿厢占用水平与可用轿厢占用水平比较；以及

当所述预期轿厢占用水平超过所述可用轿厢占用水平时，发出拥挤通知。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

响应于所述拥挤通知而控制所述电梯系统中的至少一个轿厢的调度和/或停止。

12.一种电梯系统，包括：

监测系统，其布置成记录在一段时间内的呼叫数量且生成针对平均呼叫数量的第一时间序列；

处理器，其布置成：

接收外部影响数据，且生成针对所述外部影响数据的第二时间序列；

对所述第一时间序列和所述第二时间序列执行交叉相关性测试；

当确定所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的交叉相关性时，对所述第一时间序列和所述第二时间序列执行因果性测试；并且

当确定所述第一时间序列与所述第二时间序列之间的因果关系时，使用所述因果关系来预测所述电梯系统中的预期呼叫数量。

13.根据权利要求12所述的电梯系统，其特征在于，所述监测系统布置成：

在一段时间内监测个体乘客行程；并且

实施机器学习过程以标识乘客习惯且预测预期轿厢占用水平。