摘要
本发明涉及低碳建筑技术领域,尤其涉及一种基于人工智能行为深度学习的建筑环境降碳系统;包括环境碳判断模块、设备执行模块和碳行为深度学习模块,环境碳判断模块的输入为第一数据,环境碳判断模块将输入的第一数据转化为字符串参数,设备执行模块的输入为字符串参数,设备执行模块对输入的字符串参数进行处理后输出控制指令和行为消息队列,碳行为深度学习模块的输入为行为消息队列,碳行为深度学习模块对行为消息队列进行处理,得到第一编码文件和第二编码文件,根据第一编码文件对环境碳判断模块进行更新,根据第二编码文件对设备执行模块进行更新;降低了计算资源消耗,提高了人工智能覆盖范围,提高了人工智能对不同环境实际应用的适应性。
技术关键词
参数
信息编码
消息
队列
指令
数据
空气调节系统
建筑
列表
输出模块
控制模块
判断方法
强化学习模型
物理
环境温度值
电力系统
深度学习模型
标识