[发明专利]基于大数据的云端智能环境管理方法及系统

权利要求书

1.基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，包括：

行为分析，根据大数据分析特定空间内各人员的舒适习惯；

身份识别，基于进入所述特定空间的人员携带的移动终端，通过GPS或wifi或蓝牙匹配连接，识别进入所述特定空间内的人员身份；

建立环境模型，结合身份识别结果及行为分析结果，建立适于所述特定空间中当前人员舒适习惯的环境条件。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，以人员为单位，所述舒适习惯包括：在所述特定空间内不同时间段的舒适温度及舒适湿度。

3.根据权利要求2所述的基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，所述行为分析具体方法包括：

S101：将舒适温度及舒适湿度分别定义为温度向量（A[1], A[2], …, A[N]）及湿度向量（B[1], B[2], …, B[N]），其中温度向量的坐标A[1]、 A[2]、 …、 A[N]对应根据舒适温度的特征定义分配的向量特征，湿度向量的坐标B[1], B[2], …, B[N]对应根据舒适湿度的特征定义分配的向量特征；

S102：根据舒适温度的相似性得到舒适温度的聚类，根据舒适湿度的相似性得到舒适湿度的聚类。

4.根据权利要求3所述的基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，所述S101中，每个温度向量的坐标均包括时间段及温度段两个向量特征，每个湿度向量的坐标均包括时间段及湿度段两个向量特征；定义每个向量特征的区间为[0,100]。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，

时间段特征按照24小时制时间段映射至区间，其中0代表0时，50代表12时，100代表24时；

温度段特征将0-60 ℃映射至区间，其中0代表0℃，25代表15℃，50代表30℃，75代表45℃，100代表60℃。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，所述S102中，采用球面K均值的方式判断任意舒适温度间及任意舒适湿度间的相似性，即采用两个向量之间余弦大小来度量，任意两个消息向量间余弦夹角越小则越相似，从而分析各人员的舒适习惯。

7.根据权利要求2或6所述的基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，所述舒适习惯还包括各人员进入所述特定空间的时间及离开所述特定空间的时间。

8.根据权利要求7所述的基于大数据的云端智能环境管理方法，其特征在于，在建立环境模型之前还包括：

气象数据采集，获取所述特定空间的气象数据，包括当前气象数据、未来2-12小时气象数据，所述气象数据包括温度数据、湿度数据、天气状况数据及空气质量数据；

实时环境监测，监测所述特定空间的温度数据、湿度数据及空气质量数据。

9.基于大数据的云端智能环境管理系统，其特征在于，包括：

存储单元（1），以录入及存储特定空间内所有人员的身份信息，同时存储舒适习惯信息；

身份识别单元（2），与所述存储单元（1）连接，以搜寻进入特定空间的身份信息，并与所述存储单元（1）内存储的身份信息进行比对；

习惯统计单元（3），与所述身份识别单元（2）及存储单元（1）连接，以匹配各人员的身份信息，并对应统计各人员的舒适习惯，以存储至所述存储单元（1）中；

习惯调取单元（4），与所述身份识别单元（2）及存储单元（1）连接，在匹配到进入特定空间的身份信息时，自动调取对应的舒适习惯；

环境建模单元（5），与所述习惯调取单元（4）连接，结合居住者对应的舒适习惯，以建立适合于居住者的环境条件，所述环境建模单元（5）与特定空间内的空调系统，湿度调节系统，空气净化系统通信连接。

10.根据权利要求9所述的基于大数据的云端智能环境管理系统，其特征在于，还包括：

时间标记单元（6），分别与所述存储单元（1）及所述身份识别单元（2）连接，所述时间标记单元（6）以标记各人员进入所述特定空间的时间及离开所述特定空间的时间；

云端服务器（7），与所述环境建模单元（5）连接，以采集并存储授权的当前气象数据、未来2-12小时气象数据；

传感单元（8），与所述环境建模单元（5）连接，包括分布与特定空间内的温度传感器、湿度传感器及空气质量监测设备。