一种基于多模态深度学习的施工电梯智能动态调度系统及方法

本发明公开一种基于多模态深度学习的施工电梯智能动态调度系统及方法，涉及电梯调度管理技术领域，包括多模态数据采集模块、多模态深度学习处理模块、层次化决策模块、自适应学习模块、混合强化学习调度模块、冲突预测与解决模块；通过多模态深度学习架构同时处理时序数据、图像数据和文本需求，采用三层神经网络决策架构实现从战略到执行的全流程智能决策，并结合自适应学习系统根据工程进度阶段自动调整学习策略和决策权重。本发明能够根据班组提交的材料类型、数量和最晚完成时间等信息，自动生成最优调度方案，有效提高了施工电梯的使用效率，减少了资源浪费和调度冲突，适用于建筑施工电梯调度、多电梯协同工作环境等场景。