公开(公告)号：CN112484734B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202011442477.7

申请日：2020-12-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 李世银 ,  刘江 ,  刘玉英 ,  时天峰 ,  张峻源

IPC: G01C21/20 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取自适应神经网络和CO2的室内人员定位方法，属于环境监测和电子信息技术领域。本方法包括如下步骤：步骤1，采集原始环境参数数据；步骤2，采用最小二乘法对采集的数据进行处理；步骤3，采用滑动窗口对数据进行特征提取；步骤4，结合神经网络评价模块训练神经网络模型；步骤5，通过训练好的神经网络模型对室内人员进行定位；步骤6，对空调通风系统进行控制。该方法能够精确智能的对建筑通风、空调等系统进行控制，提高人们生活、工作的舒适度和节约能耗。

公开(公告)号：CN112484734A

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN202011442477.7

申请日：2020-12-08

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 李世银 ,  刘江 ,  刘玉英 ,  时天峰 ,  张峻源

IPC: G01C21/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征提取自适应神经网络和CO2的室内人员定位方法，属于环境监测和电子信息技术领域。本方法包括如下步骤：步骤1，采集原始环境参数数据；步骤2，采用最小二乘法对采集的数据进行处理；步骤3，采用滑动窗口对数据进行特征提取；步骤4，结合神经网络评价模块训练神经网络模型；步骤5，通过训练好的神经网络模型对室内人员进行定位；步骤6，对空调通风系统进行控制。该方法能够精确智能的对建筑通风、空调等系统进行控制，提高人们生活、工作的舒适度和节约能耗。