摘要
本申请涉及AI预测技术领域,公开了一种基于AI预测天气控制节能设备的方法。所述方法包括:采集多个室内环境参数数据并获取用户舒适度偏好参数;调用气象API接口获取并预处理得到预处理天气数据和多个历史环境参数数据;对初始AI模型进行模型训练,得到设备控制参数预测模型;调用设备控制参数预测模型进行预测,得到初始设置参数;定义目标函数并优化得到设备设置参数;通过云端业务集成系统将设备设置参数下发至IoT平台,并根据设备设置参数对节能设备进行实时调整,以实现室内的环境调节,本申请采用AI预测天气进而提高节能设备的控制准确率。
技术关键词
业务集成系统
设备控制参数
室内环境参数
天气
环境传感器数据
节能设备
舒适度
云端
数据传输协议
数据格式
LSTM神经网络
特征工程
线性规划算法
数据分类
模式识别算法
空气质量传感器
编码
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天气
生成对抗网络
分类方法
历史功率数据
预训练网络
电功率预测方法
风速预测模型
数值天气预报数据
多头注意力机制
气象
光储系统
系统调度方法
储能电池
光伏发电预测
计划
风速风向探测方法
大气可降水量
气象观测数据
GNSS观测数据
反演模型