According to the rapid population growth, it is inevitable to the use of the elevator in high-rise building. The research involves that the investigation of the control systems of elevator and the classical control systems for the optimum design of elevator besides the control systems that use PC technology by the demand waiting from elevators. The next stopping floor problem of elevator system is stated that given a single car system with a known position, direction commitment and seperatly registered up and down landing calls as inputs
find the NSF as an output of the network. In this study, artificial neural network is using to determine the next
stopping floor (NSF) in a lift control unit, and the method applied to the elevator traffic control were also
determined. Normalized system performance figure according to interfloor demand from simulation runs proposed neural networks embaded control algorithm is evaluated and compared with other elevator traffic control algorithms such as priority timed fixed sectoring algorithms and dynamic sectoring algorithm.

Hızlı nüfus artışına paralel olarak yüksek katlı binaların ve binalarda asasnör kullanılması kaçınılmaz olmıştur. Asansörlerden beklenen taleplerin artmasıyla, asansör kontrol sistemlerinin detaylı incelenmesi ve optimum asansör tasarımı için klasik kontrol sistemlerinin yanı sıra bilgisayar teknolojisinin kullanıldığı kontrol sistemleri konularındaki araştırmalar yaygınlaşmıştır. Asansör sistemlerindeki sonraki durak katı problemi, tek bir kabinin bilinen konumu, yöneldiği doğrultusu ve ayrı ayrı kaydedilmiş yukarı ve aşağı kat
çağrılarının giriş ile sonraki durak katlarının çıkış olduğu problem olarak ifade edilir. Bu çalışmada, asansör
kontrol ünitesi içindeki sonraki durak katlarını belirlemede yapay sinir ağları kullanılmış ve asansör trafik kontrolüne bu yöntemin uygulanması ele alınmıştır. Simülasyon sonucu katlararası taleple değişen normalize edilmiş performans oranı elde edilmiş ve sabir sektörlü algoritmalar ve dinamik sektörlü algoritma gibi diğer trafik kontrol algoritmalarıyla karşılaştırılmıştır.