一种用于满足用户个性化需求的室内温度预测方法

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。
同济大学
舒少龙 | 金静 | 宋炜 | 苗成诗 | 李予宸