一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法

摘要

本发明提供了一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法，包括：步骤S1：采集室内环境数据，在云端基于LSTM神经网络对室内环境参数和通风控制量建立关系模型。步骤S2：系统结合实时采集到的室内环境数据，能通过下载到本地的模型计算出在当前环境不同控制量下对应的不同控制结果。步骤S3：记录获得的实时环境数据和寻优后得到的最优控制量记录并上传至云端服务器，增加神经网络模型的样本数据集，定期进行模型的反馈训练，提高模型的准确性。采用本发明的技术方案，优化了室内通风控制过程，避免了过量通风造成的能源浪费和不足通风造成的室内环境不良的情况。