[发明专利]热水器用水量预测方法及装置、热水器及电子设备有效
| 申请号： | 201910876189.3 | 申请日： | 2019-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN110598336B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 徐立洋 | 申请（专利权）人： | 美的集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00;G06Q10/04;G06F119/08;G06F119/12 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 苗晓静 |
| 地址： | 528311 广东省佛山市顺德区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种热水器用水量预测方法及装置、热水器及电子设备，本发明实施例根据实际用水事件对应的水温变化信息和用水时长信息采用基于机器学习的用水量预测模型即可预测与实际用水事件对应的用水量信息，从而无需要求热水器中必须安装有能够测量水流量的传感器件。因此，本发明实施例提供的热水器用水量预测方法，可用于未安装有水流量传感器或有其他水流量测量器件的热水器的用水量信息的获取，从而便于这些热水器升级一些基于用水量信息的新功能。 | ||
| 搜索关键词： | 热水器 用水量 预测 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种热水器用水量预测方法，其特征在于，包括：/n获取实际用水事件对应的水温变化信息和用水时长信息；/n将所述实际用水事件对应的水温变化信息和用水时长信息输入预置的用水量预测模型中，输出与所述实际用水事件对应的用水量信息；/n其中，所述用水量预测模型为预先采用训练用水事件对应的水温变化信息和用水时长信息作为样本输入数据，以所述训练用水事件对应的用水量信息作为样本输出数据，基于机器学习算法进行训练得到的。/n
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