一种面向酒店的空调智能化控制方法技术

技术编号：41661576 阅读：15 留言：0更新日期：2024-06-14 15:22

本发明专利技术涉及空调智能化控制技术领域，具体设计一种面向酒店的空调智能化控制方法，步骤如下：通过空调的传感器分别在当前房间采集早中晚三次的环境参数，同时采集空调设置的参数，对采集到的环境参数进行预处理，对空调参数进行标签独热编码处理，将处理后的数据集成一个数据集，再将数据集划分为训练集和测试集，然后构建多输出分类模型并将训练集输入进行模型训练，最后将测试集中的数据输入至训练后的模型进行预测。本发明专利技术可以避免单分支训练时易出现的过拟合现象，提升酒店空调的管理效率以及满足不同需求的个性化空调定制，以及提高客户的住宿舒适度。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及空调智能化控制，尤其涉及一种面向酒店的空调智能化控制方法。

技术介绍

1、随着人们对生活水平和居住环境的改善，对空调系统的舒适性、智能化的要求也越来越高，尤其是在对于酒店服务行业来说。空调作为酒店的基础设施之一，其性能和舒适度直接影响到客户的住宿体验，传统的酒店空调管理方式往往依赖于人工操作和维护，存在效率低，响应速度慢，人工耗时大等问题，而智能化控制系统可以通过自动化、远程监测等手段，实现对空调系统的智能化管理和维护，因此，酒店需要对空调系统进行智能化控制，以满足客户的个性化需求与酒店的管理效率提升。

2、因此，本专利技术提出了一种面向酒店的空调智能化控制方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术针对现有技术的不足，研制一种面向酒店的空调智能化控制方法，本专利技术在可以避免单分支训练时易出现的过拟合现象，提升了酒店空调的管理效率以及满足不同需求的个性化空调定制，进一步提高了客户的住宿舒适度。

2、本专利技术解决技术问题的技术方案为：一种面向酒店的空调智能化控制方法，包括以下步骤：

3、通过空调的传感器分别在当前房间采集早中晚三次的环境参数，同时采集空调设置的参数，对采集到的环境参数进行预处理，对空调参数进行标签独热编码处理，将处理后的数据集成一个数据集，再将数据集划分为训练集和测试集，然后构建多输出分类模型并将训练集输入进行模型训练，最后将测试集中的数据输入至训练后的模型进行预测。

4、具体实施方式中，对当前房

5、空调的传感器包括温度传感器、湿度传感器、天气质量传感器、雷达传感器，环境参数包括当前环境下的房间内温度t、湿度h、房间内人数p、时间ti、天气w，其中，房间内温度t = [t1, t2, ..., t36]，湿度h= [h1, h2, ..., h36]，房间内人数p= [p1, p2, ...,p36]，时间ti= [ti1, ti2, ..., ti36]，天气w= [w1, w2, ..., w36]，表示分别对房间内温度t、湿度h、房间人数p、时间ti、天气w各采样36次，空调设置的参数包括温度、风速、风向、模式，其中温度，风速，风向，模式。

6、具体实施方式中，对获取的环境参数进行预处理：

7、首先对环境参数中的异常值、重复值和错误值进行数据清洗处理，对于异常值和错误值用正常项的均值进行填充，对于重复值进行删除；

8、然后对环境参数做进一步处理：

9、a.天气w包括晴朗、阴、大雨、中雨、小雨、大雪、中雪、小雪和雨夹雪9种情况， 9种天气情况的二值化表示为：晴朗w1=[1,0,0,0,0,0,0,0,0]、阴w2=[0,1,0,0,0,0,0,0,0]、大雨w3=[0,0,1,0,0,0,0,0,0]、中雨w4=[0,0,0, 1,0,0,0,0,0]、小雨w5=[0, 0,0,0,1,0,0,0,0]、大雪w6=[0, 0,0,0,0,1,0,0,0]、中雪w7=[0,0,0,0,0,0,1,0,0]、小雪w8=[0,0,0,0,0,0,0,1,0]和雨夹雪w9=[0,0,0,0,0,0,0,0,1];

10、b.房间内温度t的范围为，对房间内温度t进行归一化处理：

11、，

12、其中，表示温度特征，表示采集到的房间温度中的最低值，表示采集到的房间温度中的最大值；

13、c.湿度h的范围为，对湿度h进行0-1之间的数据转换：

14、，

15、其中，表示湿度特征；

16、d.对房间内人数p进行最大最小值归一化处理：

17、，

18、其中，表示房间内人数的特征，表示房间内人数最大值，表示房间内人数最小值；

19、e.将时间中的第j条样本表示为，其中，year表示年份，month表示月份，day表示日，再将转换为以年为单位的特征，转换公式如下：

20、,

21、其中，表示year年1月1日，然后将时间ti中的36个样本均进行转换，时间ti中的36个个样本进行转换后的表示为；

22、再通过创建基于正弦和余弦函数的周期性特征，来捕捉时间的周期性变化，并生成日期对应的特征sinf和特征cosf，计算公式如下：

23、，

24、；

25、最后将对环境参数处理后得到中的数据和进行堆叠组合，得到特征向量x，计算公式如下：

26、，

27、其中，表示特征拼接操作。

28、具体实施方式中，进行标签独热编码处理：

29、将空调参数对应的温度、风速、风向、模式分别进行独热编码处理处理，首先确定空调参数对应的类别数n，然后根据类别数n对空调参数进行独热编码处理；

30、对于温度，默认在多个时间段采集的每个样本的空调温度范围为，，由此确定温度的类别数n=11，对温度进行标签独热编码处理后表示为，其中，温度中第i个样本的原始标签为，进行独热编码处理后的标签为，具体标签独热编码处理过程为：将温度中第i个样本对应的温度值转变为11位二进制变量表示，其中对应温度处索引值标记为1，其他标记为0；

31、对于风向，模式包括上下扫风和左右扫风两种模式，确定风向的类别数为，对风向中的每个样本进行标签独热编码处理后表示为，得到风向中第i个样本的第一个风向标签，表示左右扫风，；风向中第i个样本的第二个风向标签，表示上下扫风，；

32、对于风速，模式包括低挡、中档和高档三种模式，确定风速的类别数为，对风速中的每个样本进行标签独热编码处理后表示为，得到风速中第i个样本的第一个风速标签，表示高档风速，；风速中第i个样本的第二个风速标签，表示中档风速，；风速中第i个样本的第三个风速标签，表示低档风速，；

33、对于模式，包括制冷、制热、睡眠和保湿四种状态，确定模式的类别数为，对模式中的每个样本进行标签独热编码处理后表示为，,得到模式中第i个样本的第一个模式标签，表示制冷模式，；模式中第i个样本的第二个模式标签，表示睡眠模式，；模式中第i个样本的第三个模式标签，表示制热模式，；模式中第i个样本的第四个模式标签，表示制冷模式，。

34、具体实施方式中，生成数据集并进行划分：

35、对于酒店内的个房间，将可收集到的样本数记为，单个房间可收集的样本包含特征的组合，样本数的维度为维，个房间生成的样本的维度为，对一年的四个季度分别各选择一个月收集特征向量，一年收集到的特征向量数为，一年收集到的样本数据集，其中，表示第个样本数据，表示第个样本对应的标签，每个样本的标签由温度、风向、风速、模式4个标签构成，，分别表示第个样本在风速、风向、温度和模式上对应的标签，表示一个维度为的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是：

3.根据权利要求2所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，对获取的环境参数进行预处理：

4.根据权利要求3所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，进行标签独热编码处理：

5.根据权利要求4所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，生成数据集并进行划分：

6.根据权利要求5所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，构建多输出分类模型：

7.根据权利要求6所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，对构建的多输出分类模型进行训练：

8.根据权利要求7所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是：

【技术特征摘要】

1.一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是：

3.根据权利要求2所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，对获取的环境参数进行预处理：

4.根据权利要求3所述的一种面向酒店的空调智能化控制方法，其特征是，进行标签独热编码处理：

5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：聂玉庆，范涛，魏中文，秦谦谦，张文玲，赵相杰，张翼凡，
申请(专利权)人：山东省建筑设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：

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