基于决策树预测模型的窗户控制方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及基于决策树预测模型的窗户控制方法、装置和电子设备，包括：获取室内人员对窗户的控制数据及环境数据；环境数据包括室外环境数据；对控制数据和室外环境数据进行处理，以获得处理后的数据；基于处理后的数据，生成决策树预测模型；根据决策树预测模型，输出控制信号控制窗户的状态。本发明专利技术通过室内人员对窗户的控制数据及环境数据，建立决策树预测模型，并基于决策树预测模型实现对窗户状态的控制，最终达到利用自然通风改善室内人员热舒适性的目的。

Window control method, device and electronic equipment based on decision tree prediction model

【技术实现步骤摘要】
基于决策树预测模型的窗户控制方法、装置和电子设备
本专利技术涉及室内环境控制领域，更具体地说，涉及一种基于决策树预测模型的窗户控制方法、装置和电子设备。
技术介绍
相比于机械通风，自然风由于其脉动频率的特点，更容易从人体带走热量，改善人体热平衡；同时由于长期进化的结果，人类在心理上更加偏爱自然风。另外，利用自然通风，还可以减少空调的使用，进而减少能耗。随着建筑环境与设备工程行业的不断发展，自然通风控制已成为现代建筑的建筑管理系统(BuildingManagementSystem，BMS)的重要组成部分。自然通风控制的目的是通过窗户开关，控制自然通风，以改善和提高热舒适。然而，大多数窗户控制系统只是用电动开窗设备对窗户进行统一开关管理，并未真正实现窗户的自控开关控制。部分窗户控制系统虽然采用了窗户开关控制，其控制通常只是根据简单的室内外温差判断来实现，而不能真实反映室内人员采用自然通风提高热舒适性的意愿，且不能保证实现满足室内人员热舒适的效果。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于决策树预测模型的窗户控制方法、装置和电子设备。本专利技术解决其技本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，包括：获取室内人员对窗户的控制数据及环境数据；所述环境数据包括室外环境数据；对所述控制数据和所述室外环境数据进行处理，以获得处理后的数据；基于所述处理后的数据，生成决策树预测模型；根据所述决策树预测模型，输出控制信号控制窗户的状态。

【技术特征摘要】
1.一种基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，包括：获取室内人员对窗户的控制数据及环境数据；所述环境数据包括室外环境数据；对所述控制数据和所述室外环境数据进行处理，以获得处理后的数据；基于所述处理后的数据，生成决策树预测模型；根据所述决策树预测模型，输出控制信号控制窗户的状态。2.根据权利要求1所述的基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，所述室内人员对窗户的控制数据包括：窗户开启数据和关闭数据；所述窗户的位置信息通过光电传感器或者位置传感器检测获得；所述室外环境数据包括：室外温度、室外相对湿度、室外大气压力、室外辐射强度、室外风速、室外风向、以及室外降雨量。3.根据权利要求1所述的基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，所述对所述控制数据和所述室外环境数据进行处理，以获得处理后的数据包括：以所述控制数据和所述室外环境数据的采集时间顺序，对所述控制数据和所述室外环境数据进行整理；将整理后的控制数据和室外环境数据存储于数据库中。4.根据权利要求3所述的基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，在将整理后的控制数据和室外环境数据存储于数据库中之后还包括：对存储于数据库中的数据进行清洗，以获得清洗后的数据；对清洗后的数据进行分割，以获得用于生成所述决策树预测模型的分割数据；所述分割数据为所述处理后的数据。5.根据权利要求4所述的基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，所述对存储于数据库中的数据进行清洗包括：查找出值缺失的数据，并采用插值法代替缺失的值，以补充值缺失的数据；采用方差分析法，识别出值错误或异常的数据；清除所述值错误或异常的数据，并采用插值法代替缺失的值，以补充所述值错误或异常的数据；消除重复记录的数据。6.根据权利要求4所述的基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，所述对清洗后的数据进行分割，以获得用于生成所述决策树预测模型的分割数据包括：采用随机方式将清洗后的数据平均分为第一部分数据和第二部分数据，其中，所述第一部分数据用于对所述决策树预测模型进行训练，所述第二部分数据用于对所述决策树预测模型进行验证。7.根据权利要求6所述的基于决策树预测模型的窗户控制方法，其特征在于，所述基于所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓翔，赵娜，陈文景，周杰，
申请(专利权)人：雄安达实智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：河北,13