基于机器学习的建筑物室内热舒适性优化方法和系统

本发明涉及一种基于机器学习的建筑物室内热舒适性优化方法和系统，其中一种基于机器学习的建筑物室内热舒适性优化方法，用于配合建筑物室内温度控制设备来维持建筑物室内的热舒适性，包括如下步骤：S1、建立建筑物室内结构的BIM三维信息模型；S2、使用传感器获取建筑物室内环境数据，并结合BIM三维信息模型进行数字孪生平台的搭建；S3、利用数字孪生平台对获取的室内环境数据进行预处理；本申请建筑物室内环境数据预处理后由机器学习技术进行分析预测，准确预测建筑物室内的未来环境条件，以得到未来时段建筑物室内的温度控制设备的调节数据，从而在各时段达到热舒适度快速和精准调节的目的。