摘要
本发明涉及大数据分析技术,其公开了一种空调用户数据分析方法,针对海量且高维的用户行为数据进行有效建模与高效训练,准确提取精细化的用户画像,为空调系统的场景化智能控制、个性化服务提供有力支撑。本发明方案通过采集空调运行及环境多维度数据,经预处理转化为离散状态序列后,定义反映用户核心意图的隐含状态,构建初始状态分布、状态转移及发射概率矩阵,采用分批次训练策略优化模型,提取用户典型行为模式;基于训练结果生成包含多维度特征的用户画像,形成画像库,并针对不同气候区动态更新模型,最终实现个性化推荐、节能优化、异常预警等智能化应用,完成从用户操作表象到使用意图的深度解读,为空调场景化智能控制与个性化服务提供支撑。
技术关键词
数据分析方法
转移概率矩阵
画像
化智能控制
动态更新
序列
设备状态预警
驻留时间分布
策略优化模型
空调运行参数
模式
大数据分析技术
设备状态参数
场景
分布特征
能耗特征
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数据格式
链路状态信息
动态更新
调度子系统
数据交互方法
模型构建方法
转移概率矩阵
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分析设备
流水线架构
面向工业控制
侧信道攻击防护
随机噪声
SM4算法