[发明专利]基于决策树分类算法的空调智能温控方法

权利要求书

1.基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S01：获取当前环境的环境信息，并将环境信息转化为预定义所对应的操作数据；

步骤S02：处理步骤S01中得到的数据进行数据清洗；

步骤S03：对步骤S02中得到的有效数据进行数据变换，用以将连续数据概化到更高层概念；

步骤S04：将概化之后的数据输入到决策树模型中进行分类；

步骤S05：根据步骤S04的分类结果进行最优化处理，并执行最终结果。

2.如权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，步骤S01中，当前环境的环境信息包括以下信息中的一种或者多种：环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度。

3.如权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，步骤02中，所述数据清洗包括：检查数据一致性，以及删除无效值和缺失值。

4.如权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，步骤S04中，分类决策树模型的生成步骤包括：

步骤S0401：统计在人感觉舒适情况下的环境数据；

步骤S0402：对步骤S0401中得到的数据进行统计，并对数据进行人工分类，定义出范围阈值，并通过清洗处理得到训练集和测试数据集；

步骤S0403：利用步骤S0402中得到的训练集训练分类器，并用测试数据集对训练所得的分类器进行测试，得到一个分类决策树；

步骤S0404、结合实际情况对S0403得到的分类决策树进行剪枝与优化，得到最佳的自动温控的决策树模型。

5.如权利要求4所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，步骤0401中，所述人感觉舒适情况下的环境数据包括：环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度。