基于线性回归算法的家用净水器可预测更换时间的方法技术

本发明专利技术公开了一种基于线性回归算法的家用净水器可预测更换时间的方法，其中，包括以下步骤：步骤1，获取预定的测量对象进行测量，得到记录数据，包括：通过对测量对象的检测，获取净水器的设置参数以及环境的各项参数，所述测量对象包括：净水器开关时间、进水温度、进水流量、当地水质多项指标(COD、BOD、TOC、TOD等)、使用时长等。

【技术实现步骤摘要】
基于线性回归算法的家用净水器可预测更换时间的方法
本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种基于线性回归算法的家用净水器可预测更换时间的方法。
技术介绍
随着人们生活水平的提高，以及对环境污染的重视，家用净水器逐渐得到普及。在家用净水器得使用过程中，过滤滤芯起到至关重要的作用，净水器的滤芯能有效地清除市政供水中的重金属、水碱、杂质颗粒、细菌、抗生素、病毒、于氯等对人体有害的物质，使得经过净水器处理的的水质安全可靠。但是，净水器的滤芯是有使用寿命也就是处理水总量的，在正常的情况下，一旦净水器的滤芯达到使用寿命而不更换，经过其处理的水会携带大量的细菌等对人体有害的物质。目前，对于滤芯的更换，一般采用的的方法是使用年限或机械式监测提醒，但是，市政供水水质受当地水质和市政供水管网的影响特别大，采用传统的使用年限和机械式检测提醒方法不能及时监测滤芯是否已经超过使用寿命。中国专利公开号CN105540901A公布了一种智能净水系统，该方案包括用于控制智能净水系统工作的主控制板、用于检测原水和通过活性炭单元后的水的余氯浓度的ORP检测单元、用于检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于线性回归算法的家用净水器可预测更换时间的方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，获取预定的测量对象进行测量，得到记录数据，包括：通过对测量对象的检测，获取净水器的设置参数以及环境的各项参数，所述测量对象包括：净水器开关时间、进水温度、进水流量、当地水质多项指标(COD、BOD、TOC、TOD等)、使用时长等；/n步骤2，从步骤1获得的数据中获取预定时间段的用户历史数据；/n步骤3，对步骤2获得的数据进行预处理得到包含环境信息的用户使用数据，对所述操作数据和环境数据进行清洗，删除或修正问题数据和错误数据，得到清洗后的数据，将其整理为符合神经网络输入结构的预处理数据；/n步骤4，将...

【技术特征摘要】
1.一种基于线性回归算法的家用净水器可预测更换时间的方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，获取预定的测量对象进行测量，得到记录数据，包括：通过对测量对象的检测，获取净水器的设置参数以及环境的各项参数，所述测量对象包括：净水器开关时间、进水温度、进水流量、当地水质多项指标(COD、BOD、TOC、TOD等)、使用时长等；
步骤2，从步骤1获得的数据中获取预定时间段的用户历史数据；
步骤3，对步骤2获得的数据进行预处理得到包含环境信息的用户使用数据，对所述操作数据和环境数据进行清洗，删除或修正问题数据和错误数据，得到清洗后的数据，将其整理为符合神经网络输入结构的预处理数据；
步骤4，将步骤3获得的数据输入到预定的神经网络中并进行深度训练学习，生成个性化深度学习模型；
步骤5，将步骤4得到个性化深度学习模型对包含环境的用户数据进行预测，得到个性化预测的用户使用习惯；
步骤6，将步骤5个性化预测的用户使用习惯为依据，计算出净水器滤芯可用时间并在用户智能家居终端显示，提示用户滤芯剩余使用时间；
步骤7，重复步骤1至步骤6，不断从用户行为中获取新的操作数据，将新数据再次输入至神经网络进行训练，更新用户个性化预测模型，在此过程中不断提高对用户习惯预测的精准度，计算出净水器滤芯可用时间并并在用户智能家居终端显示。


2.根据权利要求1所述的基于线性回归算法的家用净水器可预测更换时间的方法，其特征在于，所述的步骤1中获取预定的测量对象是净水器滤芯相关数据，获取净水器的设置参...

【专利技术属性】
技术研发人员：田春岐，郑军，浦凯亮，俞涛，
申请(专利权)人：上海晶友环境管理有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31