摘要
本发明公开了一种基于人工智能的电梯乘梯优化系统及方法,涉及多模态感知、预测模型动态调整与强化学习调度策略相结合的智能电梯控制技术。该方法首先通过多类型传感器采集电梯运行状态、环境信息及乘客行为数据,生成多模态场景感知向量;其次,利用动态调整的预测模型对电梯负载及楼层需求进行实时预测,并在此基础上自适应调节强化学习中的奖励函数权重,实现对不同场景的精准响应和智能调度。系统形成感知—预测—调度闭环,通过多目标优化显著减少乘客等待时间、降低能耗,并提升安全性与应急处理能力。本发明方法适用于各类高层建筑电梯群控系统,具备高度智能化、灵活性及广泛应用价值。