公开(公告)号：CN110298487B

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN201910462162.X

申请日：2019-05-30

申请人： 同济大学

发明人： 舒少龙 ,  金静 ,  宋炜 ,  苗成诗 ,  李予宸

IPC分类号： G06Q10/04 ,  F24F11/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明属于智能家居领域，具体为一种用于满足用户个性化需求的室内温度预测方法，涉及人体热舒适度指标模型和深度学习理论。该方法借助经典热舒适度PMV指标，确定符合用户个性化需求的人体热舒适度模型，利用深度学习的方法拟合该模型，最后利用该模型预测满足用户偏好的最优室内空气温度。将模型的输出作为空调的温度设定值，从而调控室内空气温度，满足用户最优舒适度需求。将本发明提出的方法应用到实际智能家居系统中，可有效满足用户个性化需求的室内温度的无感化控制。

公开(公告)号：CN111830842B

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202010665189.1

申请日：2020-07-10

申请人： 同济大学

发明人： 舒少龙 ,  李予宸 ,  宋炜 ,  金静

IPC分类号： G05B15/02 ,  G05B19/418

摘要： 本发明属于智能家居领域，为一种智能家居无感化控制系统。该系统的三端网络架构包括本地集成端、服务器端和移动终端。三层管控架构包括监控层、决策层和控制层，监控层位于服务器端，决策层位于本地集成端和服务器端，控制层位于本地集成端。以人为中心，利用离散事件系统理论对采集的用户活动信息进行建模，并输出相应的设备控制策略进行顶层控制。实现用户状态改变时，为创造合适的生活环境，系统设备自动调整状态的目标，从而提高用户的舒适度和生活便利度。同时，对家居系统进行分层解耦，针对不同层面设计相应的策略，让所有的家电设备协调统筹地运行，智能地帮助人们管理家居系统，为人们提供更加安全、省心、舒适的居家服务与居家体验。

公开(公告)号：CN110298487A

公开(公告)日：2019-10-01

申请号：CN201910462162.X

申请日：2019-05-30

申请人： 同济大学

发明人： 舒少龙 ,  金静 ,  宋炜 ,  苗成诗 ,  李予宸

IPC分类号： G06Q10/04 ,  F24F11/62 ,  G06N3/04

摘要： 本发明属于智能家居领域，具体为一种用于满足用户个性化需求的室内温度预测方法，涉及人体热舒适度指标模型和深度学习理论。该方法借助经典热舒适度PMV指标，确定符合用户个性化需求的人体热舒适度模型，利用深度学习的方法拟合该模型，最后利用该模型预测满足用户偏好的最优室内空气温度。将模型的输出作为空调的温度设定值，从而调控室内空气温度，满足用户最优舒适度需求。将本发明提出的方法应用到实际智能家居系统中，可有效满足用户个性化需求的室内温度的无感化控制。

公开(公告)号：CN111830842A

公开(公告)日：2020-10-27

申请号：CN202010665189.1

申请日：2020-07-10

申请人： 同济大学

发明人： 舒少龙 ,  李予宸 ,  宋炜 ,  金静

IPC分类号： G05B15/02 ,  G05B19/418

摘要： 本发明属于智能家居领域，为一种智能家居无感化控制系统。该系统的三端网络架构包括本地集成端、服务器端和移动终端。三层管控架构包括监控层、决策层和控制层，监控层位于服务器端，决策层位于本地集成端和服务器端，控制层位于本地集成端。以人为中心，利用离散事件系统理论对采集的用户活动信息进行建模，并输出相应的设备控制策略进行顶层控制。实现用户状态改变时，为创造合适的生活环境，系统设备自动调整状态的目标，从而提高用户的舒适度和生活便利度。同时，对家居系统进行分层解耦，针对不同层面设计相应的策略，让所有的家电设备协调统筹地运行，智能地帮助人们管理家居系统，为人们提供更加安全、省心、舒适的居家服务与居家体验。