エレベーター運行履歴を用いた機械学習による階別交通需要予測

摘要

大規模なオフィスビルやホテル等では，複数台のエレべーターの運行を管理する群管理エレべーターが導入されている。群管理エレべ一ターは，エレべ一ターホールで呼びボタンが押されると，待ち時間や乗車時間などの指標を最小化するようにかごを割り当てる仕組みをもつ。エレべ一ター利用者が何人，いつ•どの階に訪れるか，すなわち階別の需要が精度良く予測できれば，直近の呼びボタンへかごを割り当てる際，たとえば数分後に需要が増えそうな階付近に待機中の他のかごの割当優先度を下げることで，大局的な効率化が期待でき，その結果待ち時間の低減に繫がると期待される。