【技术实现步骤摘要】
一种家电安装量预测方法、系统及存储介质
本专利技术涉及智能家居
，尤其涉及一种家电安装量预测方法、系统及存储介质。
技术介绍
空调即空气调节器(AirConditioner)。是指用人工手段，对建筑/构筑物内环境空气的温度、湿度、洁净度、流速等参数进行调节和控制的设备。一般包括冷源/热源设备，冷热介质输配系统，末端装置等几大部分和其他辅助设备。主要包括，制冷主机、水泵、风机和管路系统。末端装置则负责利用输配来的冷热量，具体处理空气状态，使目标环境的空气参数达到要求。对空调制造企业来说，空调的制造量如果过大，会造成产品滞销，产品滞销会对企业的仓储能力和流动资金造成较大的考验，空调的制造量过小，会导致空调制造企业最终的收益减少，而且会导致一部分客源流失，最终有可能降低用户粘性，导致更大的利益损失。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的问题，本专利技术的至少一个实施例提供了一种家电安装量预测方法、系统及存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供了一种家电安装量预测方法，所述预测方法包括：
【技术保护点】
1.一种家电安装量预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：/n从历史数据中获取多组历史家电安装量特征数据和对应的历史家电安装量；/n根据所述历史家电安装量特征数据和对应的所述历史家电安装量分析安装量走势；/n根据所述安装量走势、历史家电安装量特征数据和历史家电安装量构建预测模型；/n将当前获取的家电安装量特征数据输入所述预测模型得到家电安装量。/n
【技术特征摘要】
1.一种家电安装量预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
从历史数据中获取多组历史家电安装量特征数据和对应的历史家电安装量；
根据所述历史家电安装量特征数据和对应的所述历史家电安装量分析安装量走势；
根据所述安装量走势、历史家电安装量特征数据和历史家电安装量构建预测模型；
将当前获取的家电安装量特征数据输入所述预测模型得到家电安装量。
2.根据权利要求1所述的家电安装量预测方法，其特征在于，所述根据所述安装量走势、历史家电安装量特征数据和历史家电安装量构建预测模型，包括：
S1、基于所述安装量走势，通过所述历史家电安装量特征数据得到多组预测安装量；
S2、基于邻近算法通过所述预测安装量建立回归模型；
S3、通过所述回归模型得到模型预测安装量，通过所述历史家电安装量评估所述模型预测安装量是否合理；
S4、若是，输出所述回归模型作为所述预测模型；若否，调整所述回归模型中的参数，重新进行S3～S4。
3.根据权利要求2所述的家电安装量预测方法，其特征在于，所述基于邻近算法通过所述预测安装量建立回归模型，包括：
基于所述邻近算法为每个预测安装量设置权重，并选取k值，得到所述回归模型；
所述k表示距离所述模型预测安装量最近的k个预测安装量；根据每个所述预测安装量距离所述模型预测安装量的距离设置所述权重。
4.根据权利要求3所述的家电安装量预测方法，其特征在于，所述通过所述回归模型得到模型预测安装量，包括：
通过如下计算公式计算得到所述模型预测安装量：
其中，所述P模为所述模型预测安装量，所述Pi为距离所述模型预测安装量最近的第i个预测安装量，所述α为第i个预测安装量的权重，所述k表示距离所述模型预测安装量最近的k个所述预测安装量。
5.根据权利要求4所述的家电安装量预测方法，其特征在于，所述通过所述历史家电安装量评估所述模型预测安装量是否合理，包括：
通过如下计算公式计算所述历史家电安装量与所述模型预测安装量的差异度:
其中，n为所述差异度，所述P模为所述模型预测安装量，所述P历为所述历史家电安装量；
将所述差异度与预设阈值进行比较，判断所述差异度是否大于预设阈值；
当所述差异度大于所述预设阈值时，所述模型预测安装量不合理；
或者，当所述差异度小于或等于所述预设阈值时，所述模型预测安装量合理。
6.根据权利要求1所述的家电安装量预测方法，其特征在于，所述从历史数据中获取多组历史家电安...
【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，刘欢，陈彦宇，谭泽汉，马雅奇，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。