摘要
本发明公开了一种结合DNN和LSTM模型在智能建筑控制系统中的应用方法及系统,涉及智能建筑控制与人工智能融合技术领域,包括基于BIM模型构建空间数字孪生体系,提取建筑物理结构和设备布设关系,采用多维度输入信息,构建面向智能控制的空间静态参数编码;构建IoT中台驱动的多源异构感知通道,融合动态环境信息和空间静态参数编码,采用固定时间间隔和统一时间戳机制,构造多维时间序列输入;构建LSTM、Attention和DNN异构融合的多层神经推理网络,融合时序建模和特征映射能力,构建建筑信息和多设备联动的数据闭环架构;本发明所述方法实现空间结构与时序数据的融合建模,提升智能建筑多设备联动控制精度与自适应能力。
技术关键词
智能建筑控制系统
推理网络
数字孪生
编码
智能设备
环境传感器数据
异构
序列
输入结构
参数
融合神经网络
时序特征
空间结构信息
设备控制指令
数据采集周期
多头注意力机制
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