一种基于机器学习的智慧城市设备闭环控制方法及系统

本发明涉及智慧城市设备控制技术领域，公开了一种基于机器学习的智慧城市设备闭环控制方法及系统，其中，一种基于机器学习的智慧城市设备闭环控制方法包括：通过自然语言处理和行为模式分析技术获取用户高级指令和隐含偏好，建立多租户需求映射；利用贝叶斯偏好学习算法分析租户需求数据，生成多维租户画像；在租户满意度和能源效率之间寻求最佳平衡点，生成控制决策方案；实施动态时空分区控制策略；当系统组件失效或遇到未预见场景时，自动合成替代控制程序，实现系统自修复；实现了多租户满意度的提升，提高了用户满意度均值；增强了系统的自适应能力，无需人工干预的异常场景处理比例有所提高，减少了系统故障后恢复时间。