【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能控制，具体为一种基于远红外加热技术的环境智能控制系统。
技术介绍
1、在当前的商业环境中，远红外加热技术的环境智能控制系统扮演着至关重要的角色，传统的环境控制系统在预测未来环境温度时，往往依赖于简单的数学模型或经验公式，这导致预测结果的准确性有限，由于无法准确预测未来环境温度的变化趋势，系统难以制定出最优的加热或冷却策略，从而影响了能源的利用效率以及环境的舒适度。
2、在环境控制过程中，现有的系统通常缺乏实时的反馈调节机制，这意味着系统无法及时感知环境温度的变化，并作出相应的调整，当实际温度偏离设定范围时，系统往往需要较长时间才能响应，导致环境温度的波动较大，影响了用户的舒适度体验。
3、此外，许多现有的环境控制系统在实时响应能力方面也存在不足，当环境温度发生变化时，系统可能无法迅速感知并调整加热或冷却策略，导致环境状态无法及时得到纠正，进而影响用户体验。
技术实现思路
1、本专利技术的目的就是为了弥补现有技术的不足，提供了一种基于远红外加热技术的...
【技术保护点】
1.一种基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，所述数据采集模块根据系统的测量范围、精度、采样频率的要求，设定数据采集的起始时间、频率和持续时间，选择合适的传感器和接口与外部数据源连接，通过传感器实时采集温度、湿度、光照的环境参数，利用接口从外部数据源(如气象站、人流统计系统)获取天气和人流量数据，将采集到的数据存储到数据库中。
3.根据权利要求1所述的基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，所述数据处理模块从预处理后的数据中...
【技术特征摘要】
1.一种基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分：
2.根据权利要求1所述的基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，所述数据采集模块根据系统的测量范围、精度、采样频率的要求，设定数据采集的起始时间、频率和持续时间，选择合适的传感器和接口与外部数据源连接，通过传感器实时采集温度、湿度、光照的环境参数，利用接口从外部数据源(如气象站、人流统计系统)获取天气和人流量数据，将采集到的数据存储到数据库中。
3.根据权利要求1所述的基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，所述数据处理模块从预处理后的数据中通过决策树模型提取能够反映环境温度变化规律的关键特征，将特征数据分为不同子集，如训练集、验证集和测试集，通过线性回归模型对未来的环境温度的变化趋势和预测值，利用训练集通过网格搜索对回归模型的优化，选择均方误差(mse)通过验证集来评估模型的性能，使用训练好的模型对新的、未见过的数据进行预测，获取未来环境温度的变化趋势和预测值，其中，线性回归模型的数学公式为:y＝β0+β1x1+β2x2+…+βpxp其中：y是因变量如环境温度，x1,x2,…,xp是自变量如温度、湿度和人流量，β0,β1,…,βp是回归系数(或称为参数),它们表示了自变量对因变量的影响程度，β0是截距项，表示当所有自变量都为0时，因变量的预测值。
4.根据权利要求3所述的基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，所述决策树模型从预处理后的数据中提取能够反映环境温度变化规律的关键特征，基于选定的特征，开始构建决策树，通过计算每个特征的信息增益来选择最优分裂特征，通过比较不同特征的信息增益，算法能够选择出与目标变量(环境温度)相关性最强的特征进行分裂，对于每个分裂后的子集，算法会递归地选择下一个最优特征进行分裂，直到满足停止条件(所有样本属于同一类别)，最终构建出一棵决策树，决策树中的分裂节点对应的特征即为关键特征，它们能够显著影响目标变量(环境温度)的取值，通过决策树可以把数据分成训练集、验证集和测试集，其中信息增益的数学公式如下：其中：d是数据集，a是某个特征，values(a)是特征a的所有可能取值，dv是数据集中特征a取值为v的样本子集，entropy(d)是数据集d的熵(衡量数据集的不纯度),entropy(dv)是子集dv的熵。
5.根据权利要求3所述的基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，所述网格搜索对数据处理模块中对线性回归模型的优化，其网格搜索的具体步骤为：
6.根据权利要求3所述的基于远红外加热技术的环境智能控制系统，其特征在于，所述均方误差(mse)通过计算模型在验证集上每个样本的预测温度与实际温度之间的残差，对这些残差取平方，以消除负值...
【专利技术属性】
技术研发人员：谭之栋，袁玉婷，朱健，陈满琴，朱佳斌，
申请(专利权)人：江苏森海电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
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。