一种基于在线学习的空调温度无感化控制方法

摘要

本发明涉及一种基于在线学习的空调温度无感化控制方法，针对个体用户建立人体热舒适度预测模型，通过预测模型的求解得到最优室内空气温度的预测模型，采用在线学习的方式，利用智能家居系统收集记录的近期历史数据，不断拟合该预测模型，调整模型参数，预测出不同时间段满足个体用户偏好的最优室内空气温度，将该最优室内空气温度作为空调温度的设定值，实现空调温度的无感化控制，从而达到智能调控室内空气温度，满足用户最优舒适度的需求。本发明应用到实际智能家居系统中，可实现空调温度的无感化控制，在极大减少用户的参与度下便可捕捉学习到用户对于室内温度的喜好，满足用户舒适度需求。