一种基于在线学习的空调温度无感化控制方法
授权
摘要
本发明涉及一种基于在线学习的空调温度无感化控制方法，针对个体用户建立人体热舒适度预测模型，通过预测模型的求解得到最优室内空气温度的预测模型，采用在线学习的方式，利用智能家居系统收集记录的近期历史数据，不断拟合该预测模型，调整模型参数，预测出不同时间段满足个体用户偏好的最优室内空气温度，将该最优室内空气温度作为空调温度的设定值，实现空调温度的无感化控制，从而达到智能调控室内空气温度，满足用户最优舒适度的需求。本发明应用到实际智能家居系统中，可实现空调温度的无感化控制，在极大减少用户的参与度下便可捕捉学习到用户对于室内温度的喜好，满足用户舒适度需求。
基本信息
专利标题 ：
一种基于在线学习的空调温度无感化控制方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111486554A
申请号 ：
CN202010314923.X
公开（公告）日 ：
2020-08-04
申请日 ：
2020-04-21
授权号 ：
CN111486554B
授权日 ：
2022-05-24
发明人 ：
钟政
申请人 ：
同济人工智能研究院（苏州）有限公司
申请人地址 ：
江苏省苏州市相城区天成时代广场29、30层
代理机构 ：
苏州创元专利商标事务所有限公司
代理人 ：
王桦
优先权 ：
CN202010314923.X
主分类号 ：
F24F11/54
IPC分类号 ：
F24F11/54 F24F11/58 F24F11/65 F24F11/72 F24F11/77 F24F11/64 F24F110/10 F24F110/12 F24F110/20 F24F110/30 F24F120/20
法律状态
2022-05-24 ：
授权
2020-08-28 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : F24F 11/54
申请日 : 20200421
申请日 : 20200421
2020-08-04 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
