[发明专利]用于家电控制的方法、装置和家电

说明书

本申请涉及智能家电技术领域，公开一种用于家电控制的方法，包括：获得当前环境参数，并将当前环境参数输入至用于调节空调运行信息的预设控制模型；控制空调在预设控制模型输出的预测运行信息下运行，并获得目标环境参数和空调运行过程中的第一实时环境参数；根据第一实时环境参数和目标环境参数，确定用于满足目标环境参数的目标家电，以及目标家电的目标运行参数；控制目标家电在目标运行参数下运行。这样，可以保证室内温度始终处于合适范围，避免空调长时间开启导致的环境失衡，影响用户的使用体验。本申请还公开一种用于家电控制的装置和家电。

技术领域

本申请涉及智能家电技术领域，例如涉及一种用于家电控制的方法、装置和家电。

背景技术

随着科技的进步和人们生活水平的提高，越来越多的人开始关注智能家居的发展，追求更智能化的家电控制体验。以空调为例，在空调开机后，一般都是通过用户遥控的方式来调节空调的运行模式、运行温度以及运行风速等，这样操作比较繁琐。此外，如果用户长时间不调节空调的运行参数，可能会导致室内环境变差，如温湿度失衡，影响用户的使用体验。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于家电控制的方法、装置和家电，以保证室内环境的稳定，提高用户的生活体验。

在一些实施例中，所述用于家电控制的方法包括：获得当前环境参数，并将当前环境参数输入至用于调节空调运行信息的预设控制模型；控制空调在预设控制模型输出的预测运行信息下运行，并获得目标环境参数和空调运行过程中的第一实时环境参数；根据第一实时环境参数和目标环境参数，确定用于满足目标环境参数的目标家电，以及目标家电的目标运行参数；控制目标家电在目标运行参数下运行。

在一些实施例中，预设控制模型包括参数预测模型，则参数预测模型通过如下方式获得：获得用于训练参数预测模型的第一样本，并将第一样本随机分为训练集和测试集，第一样本包括不同环境参数下用于调节空调运行信息的用户习惯信息；将训练集中的不同环境参数输入至初始预测模型，并将训练集中不同环境参数对应的用户习惯信息作为初始预测模型的输出，以对初始预测模型进行训练；根据测试集验证训练后的初始预测模型，得到验证结果；在验证结果表示预测准确的情况下，得到参数预测模型。

在一些实施例中，如果用户习惯信息包括空调的设定运行温度，预设控制模型还包括与设定运行温度对应的模式分类模型，则模式分类模型通过如下方式获得：获得用于训练模式分类模型的第二样本，第二样本包括不同环境参数下，已标注运行模式信息的设定运行温度；将不同环境参数和不同环境参数对应的设定运行温度输入至初始分类模型中，并将设定运行温度对应的运行模式信息作为初始分类模型的输出，以对初始分类模型进行训练，得到模式分类模型。

在一些实施例中，对初始分类模型进行训练，得到模式分类模型，包括：将第二样本随机分为训练样本和测试样本；根据训练样本训练模式分类模型，并根据测试样本测试模式分类模型，得到测试结果；如果测试结果表示运行模式信息和对应的环境参数不匹配，则继续根据训练样本训练模式分类模型。

在一些实施例中，根据第一实时环境参数和目标环境参数，确定用于满足目标参数的目标家电，以及目标家电的目标运行参数，包括：如果第一实时环境参数至少包括室内实时湿度，目标环境参数至少包括室内目标湿度，则在室内目标湿度和室内实时湿度的第一差值大于或等于预设湿度差值的情况下，将加湿器确定为目标家电，并将根据第一差值确定的加湿量设置为加湿器的目标运行参数。