基于LSTM-iTransformer的室内环境数据预测方法及系统

本发明公开了基于LSTM‑iTransformer的室内环境数据预测方法及系统，涉及室内环境数据预测领域，包括：整合来自室内传感器的温度、湿度数据以及室外天气信息，形成综合环境信息；使用LSTM模块提取综合环境信息中的时序特征，并通过改进的包括多头差分注意力层、位置编码层和多层感知机的iTransformer模块进一步处理，获得包含全局深层特征表示的向量结果，以增强对关键信息的关注并抑制噪声干扰；将全局深层特征表示送入时间序列预测模型，经过编码器层、平均池化层、多层感知机和全连接层的处理，最终输出对室内温度和湿度的预测值。本发明通过结合LSTM与iTransformer的优势，克服了传统预测方法在捕捉复杂时空模式和长距离依赖关系方面的局限性。