【摘 要】
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室内环境的舒适是智能家居研究的一个重要分支,室内环境的舒适直接影响在其中工作和生活的人员的身心健康。舒适的室内环境使人精神愉悦,身体放松,专注而高效;糟糕的室内环境会使人焦躁难耐,影响情绪和精神状况,甚至危害健康。目前对于室内舒适控制的研究主要集中在学习用户的使用习惯和设备状态的来建立模型,这部分研究在多用户,用户不懂操作和出错等情况下对于模型学习就会造成阻碍,并且缺乏客观有效的控制标准。因此,论
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室内环境的舒适是智能家居研究的一个重要分支,室内环境的舒适直接影响在其中工作和生活的人员的身心健康。舒适的室内环境使人精神愉悦,身体放松,专注而高效;糟糕的室内环境会使人焦躁难耐,影响情绪和精神状况,甚至危害健康。目前对于室内舒适控制的研究主要集中在学习用户的使用习惯和设备状态的来建立模型,这部分研究在多用户,用户不懂操作和出错等情况下对于模型学习就会造成阻碍,并且缺乏客观有效的控制标准。因此,论文研究提出建立室内舒适综合评价标准,并将预测室内环境变化作为模型学习对象,通过深度学习和预测控制来实现对舒适的控制。研究从智能家居舒适评价开始,指出当下智能家居环境在计算热舒适时存在部分参数获取困难的问题。研究提出使用BP神经网络来拟合热舒适计算,并增加离散特征增强其效果,最终实现了改进的热舒适评价模型,在一定误差范围内具有良好评价效果。通过对LSTM模型进行研究,使用自注意力机制来提升模型对长期依赖的学习性,并且引入室外气候环境特征来增强预测效果,实现了室内环境因子的时序预测模型。通过与ARIMA模型和Light GBM模型对比发现,论文研究模型的预测效果在一些方面更为优秀,并且预测误差波动更为稳定。研究将模糊控制算法和LSTM预测模型结合,构建对室内环境的模糊预测控制,实现对于室内环境舒适的调控,通过仿真结果显示对室内热舒适和空气舒适具有良好控制能力。研究提出使用深度强化学习算法DQN来构建对智能家居的舒适控制模型,并使用Dueling网络结构和Target网络结构对其进行改进。DQN模型测试结果表明模型设计具有一定有效性,对于舒适的控制比模糊预测控制更加有效和稳定。
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