摘要
本发明公开了一种基于AI预测的动态休眠净水设备控制方法,包括以下步骤:S1、收集历史用水数据,对收集到的数据进行清洗和预处理,得到预处理的历史用水数据序列;S2、将预处理的历史用水数据序列输入多层的LSTM网络模型,采用前向传播算法、反向传播算法和dropout正则化技术进行模型训练,得到LSTM预测模型;S3、根据LSTM预测模型对净水设备未来一段时间的用水量进行预测,根据预测结果调整净水设备的休眠时间点。本发明能够实时预测净水设备的用水量,并根据预测结果智能调整休眠状态,从而在保证用户需求的前提下,有效降低能源消耗,延长设备使用寿命,提高整体系统的运行效率。
技术关键词
净水设备
正则化技术
传播算法
表达式
梯度下降算法
数学模型
矩阵
网络
动态
延长设备使用寿命
序列
数据
双曲正切函数
机制
样本
参数
元素
关系