一种基于深度学习的电梯群控调度优化系统及方法

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一种基于深度学习的电梯群控调度优化系统及方法
申请号:CN202511009982
申请日期:2025-07-22
公开号:CN120698315A
公开日期:2025-09-26
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的电梯群控调度优化系统,该系统包括以下步骤:数据采集与分析单元,所述数据采集与分析单元通过电梯群控制系统采集电梯运行数据;对所述电梯运行数据进行电梯负载分析,以得到电梯负载数据;对所述电梯负载数据进行电梯负载分布密度分析,得到电梯负载分布密度数据;调度周期模拟单元,所述调度周期模拟单元根据所述电梯负载分布密度数据进行电梯群体负载时空轨迹标记,本发明涉及电梯调度优化技术领域。该一种基于深度学习的电梯群控调度优化系统,达到了电梯群控调度的智能化、动态化和自适应化,系统能够在实际运行中实时调整电梯调度策略,提高电梯的运行效率和乘客体验。
技术关键词
电梯调度 调度优化系统 时空轨迹数据 电梯运行数据 电梯群控制系统 调度优化模型 深度强化学习算法 周期 乘客等待时间 策略 模拟单元 密度 模式识别 分析单元 运动