一种基于LSTM的智能家居机器学习系统设计方法

摘要

本发明公开了一种基于LSTM的智能家居机器学习系统设计方法，主要涉及机器学习和智能家居技术领域。包括以下步骤：S1：采集家庭环境数据，构建训练集、测试集和验证集；S2：设计并改进LSTM神经网络；S3：构建机器学习系统基准预测模型；S4：构建智能家居机器学习系统，以家庭单位作为预测节点，实现多节点预测和预测模型的自更新。本发明将机器学习技术运用到智能家居领域中，设计出一种通用、高效的智能家居机器学习系统，能够适应多个家庭节点以及新的家庭行为。