摘要
本发明提供一种基于图神经网络的温度预测方法,包括:获取天气数据,将天气数据输入至用户行为模型,预测空调送风模式;当预测的空调送风模式与当前送风模式不一致,则解析预测的空调送风模式,得到目标参数;将目标参数输入至温度分布预测模型,得到在预测空调送风模式处于稳态时,房间内的温度分布特征预测结果;获取温度传感器采集到的当前空调送风模式下不同位置的温度;根据温度分布特征预测结果以及当前空调送风模式下对应位置的温度,得到在预测空调送风模式下对应位置的稳态预测温度。通过实施本发明,能有效应对送风模式突变对温度预测的影响,使用户预先根据该预测温度调控送风风向,实现室内温度的精准调控。
技术关键词
空调送风模式
温度预测方法
温度传感器模块
预测空调
节点
分布特征
列表
稳态
参数
温度预测模型
格式化
移动传感器
热交换
主控模块
拼接模块
注意力机制
导热
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生命周期预测模型
区块链智能合约
联邦模型
策略
资源
负载均衡方法
LSTM模型
资源调度策略
皮尔逊相关系数
数据采集模块
动态分配方法
需求响应措施
模拟电动汽车充电
深度学习模型
分布式计算节点
健康知识图谱
健康风险评估
时序特征
小波神经网络
分层强化学习