[发明专利]一种基于互联网的老年人生活环境优化监控方法

权利要求书

1.一种基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，包括：

步骤一、采集老年人生活环境的环境信息，计算第一环境影响因子和第二环境影响因子

步骤二、采集老年人生活的居住面积S、和老年人的平均年龄

步骤三、将环境信息和老年人的居住信息经过归一化后输入到BP神经网络模型中，作为输入层；

步骤四、经过BP神经网络模型训练，对老年人的生活环境进行优化调节；

步骤五，将优化调节信号输入到模糊控制器中，获得表示优化调节类别的输出向量群，将其作为调节答案输出。

2.根据权利要求1所述的基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，通过传感器，采集老年人生活居住的室内环境信息，包括：环境温度T、环境湿度W、环境压力P_i、光照强度σ、PM2.5浓度C_P以及可燃气体浓度C_K。

3.根据权利要求2所述的基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，所述第一环境影响因子的经验公式为：

其中，λ₁为与第一环境影响因子相关的第一常数，T₀设定的室内基础温度，P₀为设定的室内基础环境压力，λ₂为与第一环境影响因子相关的第二常数，W₀为设定的室内基础湿度，λ₁＝0.2～0.35，λ₂＝0.4～0.6。

4.根据权利要求3所述的基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，所述第二环境影响因子的经验公式为：

其中，为PM2.5浓度的最大值，为PM2.5浓度的标准值，为可燃气体浓度的标准值，为光照强度标准值，λ₃为与第二环境影响因子相关的第三常数，λ₃＝0.55～0.7。

5.根据权利要求4所述的基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，所述步骤三具体包括：

步骤1、按照采样周期，获取老年人生活的居住面积S、老年人的平均年龄第一环境影响因子和第二环境影响因子

步骤2、依次将获取的参数进行归一化，确定三层BP神经网络的输入层向量为，x＝{x₁,x₂,x₃,x₄}；其中，x₁为居住面积系数、x₂为老年人的平均年龄、x₃为第一环境影响因子系数、x₄为第二环境影响因子系数；

步骤3、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m为中间层节点个数；

步骤4、得到输出层向量o＝{o₁,o₂,o₃}；o₁为空调调节阀开度系数、o₂为空气净化器调节阀开度系数，o₃为照明系统调节量系数。

6.根据权利要求5所述的基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，所述归一化公式为：

其中，x_j为输入层向量中的参数，X_j分别为测量参数：S、N、和j＝1,2,3,4；X_jmax和X_jmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。

7.根据权利要求6所述的基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，所述中间层节点个数m满足：其中，n为输入层节点个数，p为输出层节点个数。

8.根据权利要求7所述的基于互联网的老年人生活环境优化监控方法，其特征在于，所述步骤五具体包括：

将空调调节阀开度系数与预设的空调调节阀开度系数比较得到空调调节偏差信号，将空气净化器调节阀开度系数与预设的空气净化器调节阀开度系数，将照明系统调节量系数与预设的照明系统调节量系数比较得到照明系统调节量偏差信号；

将空调调节偏差信号经过微分计算得到空调调节变化率信号，空气净化器调节偏差信号经过微分计算得到空气净化器调节变化率信号，将照明体统调节量偏差信号经过微分计算得到照明系统调节量变化率信号；

将空调调节变化率信号、空气净化器调节变化率信号以及照明系统调节量变化率信号共同经过放大后输入模糊控制器，输出优化调节等级。