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基于决策树分类算法的空调智能温控方法

基本信息

  • 申请号 CN201811377460.0 
  • 公开号 CN109376795A 
  • 申请日 2018/11/19 
  • 公开日 2019/02/22 
  • 申请人 四川长虹电器股份有限公司  
  • 优先权日期  
  • 发明人 安生满 杨震泉 张帅  
  • 主分类号 G06K9/62 
  • 申请人地址 621000 四川省绵阳市高新区绵兴东路35号 
  • 分类号 G06K9/62 
  • 专利代理机构 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 
  • 当前专利状态 发明专利申请公布 
  • 代理人 陈立志 
  • 有效性 审查中-实审 
  • 法律状态 审查中-实审
  •  

摘要

本发明涉及空调领域,公开了一种基于决策树分类算法的空调智能温控方法,用以提高空调自动控制的能力,提高用户体验的同时减少因过度吹空调引起的不适。
本发明需要先期采集大量数据生成训练集,并通过健康体系得到适宜条件的阈值,然后利用训练集建立并精化一棵决策树,建立决策树模型,然后在系统工作中利用生成完毕的决策树对通过信息采集设备获取环境数据从根结点依次测试记录的属性值,直到到达某个叶结点,从而找到该记录所在的类,然后通过分类决策树对数据进行判断,并对各个环境条件下达到的结果进行最优化处理并做出最终的控制操作。
本发明适用于空调智能温度控制。
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权利要求书


1.基于决策树分类算法的空调智能温控方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤S01:获取当前环境的环境信息,并将环境信息转化为预定义所对应的操作数据;步骤S02:处理步骤S01中得到的数据进行数据清洗;步骤S03:对步骤S02中得到的有效数据进行数据变换,用以将连续数据概化到更高层概念;步骤S04:将概化之后的数据输入到决策树模型中进行分类;步骤S05:根据步骤S04的分类结果进行最优化处理,并执行最终结果。
2.如权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法,其特征在于,步骤S01中,当前环境的环境信息包括以下信息中的一种或者多种:环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度。
3.如权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法,其特征在于,步骤02中,所述数据清洗包括:检查数据一致性,以及删除无效值和缺失值。
4.如权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法,其特征在于,步骤S04中,分类决策树模型的生成步骤包括:步骤S0401:统计在人感觉舒适情况下的环境数据;步骤S0402:对步骤S0401中得到的数据进行统计,并对数据进行人工分类,定义出范围阈值,并通过清洗处理得到训练集和测试数据集;步骤S0403:利用步骤S0402中得到的训练集训练分类器,并用测试数据集对训练所得的分类器进行测试,得到一个分类决策树;步骤S0404、结合实际情况对S0403得到的分类决策树进行剪枝与优化,得到最佳的自动温控的决策树模型。
5.如权利要求4所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法,其特征在于,步骤0401中,所述人感觉舒适情况下的环境数据包括:环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度。
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说明书

技术领域
本发明涉及空调领域,特别涉及基于决策树分类算法的空调智能温控方法。
背景技术
随着智能设备的普及,家用电器已经基本实现了智能化,更方便快捷的为人们的生活服务。
但是现有的空调往往不能在人工做操之后在周边环境发生变化的情况下进行适度的调控,使当前环境处于最适宜的条件下,已引起空调病以及不必要的能源浪费。
分类决策树,决策树(Decision Tree)又称为判定树,是运用于分类的一种树结构。
其中的每个内部结点(internal node)代表对某个属性的一次测试,每条边代表一个测试结果,叶结点(leaf)代表某个类(class)或者类的分布(class distribution),最上面的结点是根结点。
决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。
决策树算法有一个好处,那就是它可以产生人能直接理解的规则,这是贝叶斯、神经网络等算法没有的特性;决策树的准确率也比较高,而且不需要了解背景知识就可以进行分类,是一个非常有效的算法。
决策树算法有很多变种,包括ID3、C4.5、C5.0、CART等,但其基础都是类似的。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种基于决策树分类算法的空调智能温控方法,用以提高空调自动控制的能力,提高用户体验的同时减少因过度吹空调引起的不适。
为解决上述问题,本发明采用的技术方案是:基于决策树分类算法的空调智能温控方法,包括如下步骤:步骤S01:获取当前环境的环境信息,并将环境信息转化为预定义所对应的操作数据;步骤S02:处理步骤S01中得到的数据进行数据清洗;步骤S03:对步骤S02中得到的有效数据进行数据变换,用以将连续数据概化到更高层概念;步骤S04:将概化之后的数据输入到决策树模型中进行分类;步骤S05:根据步骤S04的分类结果进行最优化处理,并执行最终结果。
进一步的,步骤S01采集的环境信息不一定是同时包含环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度,也可以包括环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度信息中的一种或者多种。
进一步的,步骤02中所述的数据清洗一般包括:检查数据一致性,以及删除无效值和缺失值。
进一步的,为了清楚的说明本发明分类决策树模型的生成步骤,步骤S04中分类决策树模型的生成步骤可以包括:步骤S0401:统计在人感觉舒适情况下的环境数据;步骤S0402:对步骤S0401中得到的数据进行统计,并对数据进行人工分类,定义出范围阈值,并通过清洗处理得到训练集和测试数据集;步骤S0403:利用步骤S0402中得到的训练集训练分类器,并用测试数据集对训练所得的分类器进行测试,得到一个分类决策树;步骤S0404、结合实际情况对S0403得到的分类决策树进行剪枝与优化,得到最佳的自动温控的决策树模型。
进一步的,为构建一个完整分类决策树模型,步骤0401中所述人感觉舒适情况下的环境数据可以包括:环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度。
本发明的有益效果是:本发明现有的自动调节的基础上采用了分类决策树的数据分析方法,可以更加高效、明确的进行自动控制,从而一定程度上提高了识别准确度,提高用户体验的同时减少因过度吹空调引起的不适。
附图说明
图1是实施例的流程图。
图2是分类决策树的模型示意图。
具体实施方式
为了能在节约能源的情况下,最大限度的使人们享受最舒适的环境,并提高设备的用户体验,本发明提供了一种空调智能温控系统,主要包括信息采集系统和控制处理系统。
该自动温控系统进行智能温控前,需要先期采集大量数据生成训练集,并通过健康体系得到适宜条件的阈值,然后利用训练集建立并精化一棵决策树,建立决策树模型(这个过程实际上是一个从数据中获取知识,进行机器学习的过程)。
然后在系统工作中利用生成完毕的决策树对通过信息采集系统获取环境数据从根结点依次测试记录的属性值,直到到达某个叶结点,从而找到该记录所在的类。
然后通过分类决策树对数据进行判断,并对各个环境条件下达到的结果进行最优化处理并作出最终的控制操作。
本发明温控方法从设计到应用分成两大部分,一部分为系统准备工作中完成的决策树模型生成部分,一部分为用户操作的实施部分。
具体如下:第一部分为分类决策树模型的生成:深入调研,对人们的适宜环境数据进行收集,得到大量的用来判断空调调控的数据;对得到的数据进行统计,并对数据进行人工分类,定义出阈值,并根据多数服从少数的规则进行脏数据清洗处理,得到相对最具代表性的训练集和测试数据集;利用得到的训练集训练分类器,并用测试数据集对训练所得的分类器进行测试,得到一个分类决策树;结合实际情况对分类决策树进行剪枝与优化,得到适合于空调调控的决策树模型。
第二部分为实际工作中的应用:通过信息采集系统获取用户的操作信息,并将其转化为预定义的对应的操作数据;对采集到的数据进行数据清洗,包括检查数据一致性,以及删除无效值和缺失值;对前一步的有效数据进行数据变换,以将连续数据概化到更高层概念,从而得到一个一个具有单独操作性的数据;在将概化之后的数据输入到决策树模型中进行分类;根据分类结果对设备进行对应的操作,并向用户进行反馈。
以下通过实施例对本发明做进一步说明。
如图1所示,实施例提供了一种基于决策树分类算法的空调智能温控方法,包括如下步骤:步骤S01:获取当前环境的环境信息,并将环境信息转化为预定义所对应的操作数据;采集的环境信息包括环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度信息中的一种或者多种。
步骤S02:处理步骤S01中得到的数据进行数据清洗,包括:检查数据一致性,以及删除无效值和缺失值。
步骤S03:对步骤S02中得到的有效数据进行数据变换,通过述数据变换用以将连续数据概化到更高层概念。
步骤S04:将概化之后的数据输入到决策树模型中进行分类。
其中,分类决策树模型的生成步骤包括:步骤S0401:统计在人感觉舒适情况下的环境温度、环境湿度、环境质量、空气流动及人体表面温度等环境数据;步骤S0402:对步骤S0401中得到的数据进行统计,并对数据进行人工分类,定义出范围阈值,并通过清洗处理得到训练集和测试数据集;步骤S0403:利用步骤S0402中得到的训练集训练分类器,并用测试数据集对训练所得的分类器进行测试,得到一个分类决策树;步骤S0404、结合实际情况对S0403得到的分类决策树进行剪枝与优化,得到最佳的自动温控的决策树模型。
最终生成的分类决策树的模型如图2所示。
步骤S05:根据步骤S04的分类结果进行最优化处理,并执行最终结果。
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