[发明专利]一种热舒适参数预测方法及其设备

权利要求书

1.一种热舒适参数预测方法，其特征在于，该方法包括：

获取用户所在室内环境前T天内的热舒适参数，根据所述热舒适参数的获取时间确定多个时间序列集合，其中每个时间序列集合包括获取时间以及所述获取时间对应的多个热舒适参数，所述T为大于零的数；

将所述多个时间序列集合输入到长短期记忆LSTM模型，利用所述LSTM模型的编码器对所述时间序列集合中的热舒适参数进行编码得到定长向量，利用所述LSTM模型的解码器对所述定长向量进行解码得到第T+1天的时间序列集合；

若所述LSTM模型的评价函数值小于阈值，则确定空气设备对应的时段为所述第T+1天的时间序列集合中的生效时段，确定所述空气设备对应的参数为所述第T+1天的时间序列集合中的热舒适参数；

若所述LSTM模型的评价函数值不小于阈值，则根据所述空气设备的历史启动数据集合中与当前时刻对应的启动时段，从所述历史启动数据集合中筛选出所述空气设备即将运行的启动时段和设备运行参数，确定所述空气设备对应的时段为所述启动时段，确定所述空气设备对应的参数为所述设备运行参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述空气设备的历史启动数据集合，包括：

获取所述空气设备在T天内的运行数据，其中所述运行数据包括所述空气设备的开关信息和运行信息；

根据所述开关信息，确定所述空气设备在各个预设区间的开启概率；

基于所述开启概率超过阈值的预设区间对应的运行信息，确定所述历史启动数据集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述热舒适参数的获取时间确定多个时间序列集合，包括：

根据所述用户所在室内环境前T天内的热舒适参数的获取时间，确定T个初选的时间序列集合，所述初选的时间序列集合包括多个所述获取时间以及对应的热舒适参数；

将每个初选的时间序列集合拆分成多个待选的序列集合，所述每个待选的序列集合包括至少一个由相邻的获取时间组成的时段以及对应的热舒适参数；

将所述待选的时间序列集合中的热舒适参数进行离差标准化处理，将所述离差标准化处理后的序列集合确定为所述时间序列集合。

4.根据权利要求1～3任一所述的方法，其特征在于，所述确定所述空气设备对应的时段为所述第T+1天的时间序列集合中的生效时段，确定所述空气设备对应的参数为所述第T+1天的时间序列集合中的热舒适参数之后，还包括：

确定所述生效时段在设定的有效期内；和/或，

确定所述第T+1天的时间序列集合添加到用户界面后未收到删除或修改的指示。

5.一种热舒适参数预测设备，其特征在于，该设备包括处理器和存储器，所述存储器用于存储所述处理器可执行的程序，所述处理器用于读取所述存储器中的程序并执行如下步骤：

获取用户所在室内环境前T天内的热舒适参数，根据所述热舒适参数的获取时间确定多个时间序列集合，其中每个时间序列集合包括获取时间以及所述获取时间对应的多个热舒适参数，所述T为大于零的数；

将所述多个时间序列集合输入到长短期记忆LSTM模型，利用所述LSTM模型的编码器对所述时间序列集合中的热舒适参数进行编码得到定长向量，利用所述LSTM模型的解码器对所述定长向量进行解码得到第T+1天的时间序列集合；

若所述LSTM模型的评价函数值小于阈值，则确定空气设备对应的时段为所述第T+1天的时间序列集合中的生效时段，确定所述空气设备对应的参数为所述第T+1天的时间序列集合中的热舒适参数；

若所述LSTM模型的评价函数值不小于阈值，则根据所述空气设备的历史启动数据集合中与当前时刻对应的启动时段，从所述历史启动数据集合中筛选出所述空气设备即将运行的启动时段和设备运行参数，确定所述空气设备对应的时段为所述启动时段，确定所述空气设备对应的参数为所述设备运行参数。

6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述处理器具体被配置为执行：

根据所述用户所在室内环境前T天内的热舒适参数的获取时间，确定T个初选的时间序列集合，所述初选的时间序列集合包括多个所述获取时间以及对应的热舒适参数；

将每个初选的时间序列集合拆分成多个待选的序列集合，所述每个待选的序列集合包括至少一个由相邻的获取时间组成的时段以及对应的热舒适参数；

将所述待选的时间序列集合中的热舒适参数进行离差标准化处理，将所述离差标准化处理后的序列集合确定为所述时间序列集合。