摘要
本发明涉及电梯模块更新技术领域,本发明公开了一种基于AI的电梯更新控制方法及系统,方法包括基于运行状态数据进行预测得到调整因子,并结合预构建的等待时间模型计算电梯等待时间,使电梯服务状态能够动态反映运行差异,再通过电梯等待时间划分目标电梯群的电梯覆盖区域,并基于排队论模型评估迁移负荷值,构建动态升级路径图,增强了对电梯之间任务转移能力差异的识别能力,最终基于图搜索算法以最小化迁移负荷值为目标确定电梯升级序列,实现了在多个电梯单元需要更新时按照系统整体服务影响最小的顺序分配升级任务,从而避免了因调度不当导致的过载、任务积压或服务盲区问题。
技术关键词
更新控制方法
电梯
深度神经网络模型
排队论模型
因子
平均等待时间
队列
负荷
搜索算法
训练深度神经网络
更新控制系统
序列
历史运行状态
平均停留时间
熵权法
服务盲区
指数
动态
数据
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