随着高层建筑数量的日益增长，对电梯的需求量也就越来越大，这要求电梯的服务更趋向于人性化。而单台电梯只适合楼层较低且住房人口不大的楼房，对高层楼房来说，单台电梯不能满足乘梯服务需求。因此，多台电梯的安装和统一合理的控制，是高层楼房的重要考虑因素，而合理的控制可以减少没必要的损耗和电梯运行出现混乱，从而提高服务质量和候梯时间。这种控制就是电梯群控系统。电梯群控系统可以满足多台电梯的合理运行和优化调度。而群控系统不单是多台电梯的叠加，更需要有效的控制方法使电梯服务满足人们的需要和电梯的运行合理，降低能源损耗。根据电梯群控系统的特点，合理的智能控制方法可以解决其系统本身具有的非线性、时间和楼层的随机性以及数学建模难等问题。本文采用模糊神经网络的控制方法，先用神经网络结构进行模糊推理，再用BP算法调节和优化相关参数。　　本文通过考虑电梯群特点，而建立了基于模糊神经网络控制算法的电梯群控系统，该算法的主目的是降低等候电梯时间和提高服务质量，子目标是通过电梯群的优化调度从而节约能源。本文根据电梯运行的特点，综合各个方面考虑，提出了评价电梯服务质量的标准，并且建立相应的模糊规则。然后研究运用模糊神经网络方法应用到电梯群控系统中的方法。最后，仿真分析，将本文提出的算法与传统的群控系统从多方面进行比对分析。其仿真结果表明，本文提出的群控系统满足各种交通模式需求，且比传统控制系统节能、候梯时间短，更加适合未来电梯的发展。