摘要
本发明提供一种智能家居系统,包括:用户行为数据采集模块:用于采集用户的日常行为数据,包括位置、活动轨迹、使用家居设备的频率及时间,并进行处理;影子智能建模模块:用于基于用户行为数据创建用户的数字孪生模型,通过机器学习算法分析用户习惯,生成预测规则;家居控制模块:用于基于影子智能的预测结果,提前执行家居操作,包括灯光调节、温度控制、家电启停、窗帘开合;增强现实交互模块:用于生成用户的虚拟影像,并通过AR设备或终端展示影子智能的家居决策,允许用户修改或优化,本发明具有如下的有益效果:智能预测:影子智能可提前预测用户行为,并在合适的时间点执行相应操作,如提前打开空调、煮水泡茶、调整灯光等。
技术关键词
智能家居系统
数字孪生模型
机器学习算法分析
AR设备
数据采集模块
生成用户
AR眼镜
时间序列特征
智能家居设备
LSTM模型
归一化方法
预测类别
控制模块
灯光
习惯
决策
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