[发明专利]一种恒温恒湿控制系统及其方法

权利要求书

1.一种恒温恒湿控制系统，其特征在于，包括：

云端服务器，适于与外部互联网通信连接；

采集模块、控制模块；其中所述采集模块和所述控制模块分别与所述云端服务器通信连接，所述采集模块用于检测收集室内温湿度数据并发送至所述云端服务器，所述控制模块适于可控制地连接于室内空调，用于控制室内空调的工作状态，所述云端服务器具有一温湿度预测模型，所述温湿度预测模型能够结合来自所述采集模块的当前室内温湿度数据、来自所述控制模块的控制数据、以及来自外部互联网的室外温度数据对室内环境的温湿度变化做出预测，然后根据预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据并发送至所述控制模块，所述控制模块根据所述空调最优操作数据对室内空调进行提前预控；所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度。

2.如权利要求1所述之恒温恒湿控制系统，其特征在于，所述控制模块被设置每隔一段预设时间向所述云端服务器发送新产生的控制数据，用于所述云端服务器根据新的控制数据来训练所述温湿度预测模型。

3.如权利要求1-2中任一项所述之恒温恒湿控制系统，其特征在于，所述采集模块为SR3传感器，所述控制模块为RM红外遥控器。

4.一种恒温恒湿控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

(S1)采集当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据；

(S2)将当前室内温湿度数据、当前室内空调控制数据、以及室外温度数据输入一温湿度预测模型，对室内温湿度的变化进行预测，得到一预测结果；所述室外温度数据包括当前室外温度、预设时间段前的室外温度、以及预设时间段后的室外温度；

(S3)根据所述预测结果对不同的空调操作进行遍历，从中筛选出保持室内温湿度恒定的空调最优操作数据；

(S4)根据所述空调最优操作数据对室内空调进行提前的预控。

5.如权利要求4所述之恒温恒湿控制方法，其特征在于，进一步包括：步骤(S5)利用新产生的空调控制数据对所述温湿度预测模型进行训练。

6.如权利要求5所述之恒温恒湿控制方法，其特征在于，所述步骤(S5)进一步包括以下步骤：

(S51)固定一个神经网络模型结构；

(S52)将输入的温湿度数据分成训练集和测试集；

(S53)随机初始化神经网络中各权重和偏置参数的值；

(S54)将训练集的数据输入到神经网络中，进行全连接层的线性和非线性运算，输出神经网络的预测值；

(S55)计算预测值与真实值的误差，进行反向传播，得到各权重和偏置参数的改变量，对权重和偏置参数进行修正；

(S56)重复步骤(S52)-步骤(S55)，直至预测值与真实值的误差满足预设的阈值条件结束。

7.如权利要求6所述之恒温恒湿控制方法，其特征在于，所述步骤(S5)进一步包括：步骤(S57)改变神经网络模型结构，重复步骤(S52)-步骤(S56)，选取所有不同神经网络模型结构中预测值误差最小的模型用于室内温湿度变化的预测。