买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：科睿特软件集团股份有限公司

摘要：本发明涉及温度控制的技术领域，特别是涉及一种基于物联网的公共交通空调温度调节方法及系统，其通过智能化的温度调节策略和数据融合技术，提高了系统的响应速度和准确性；方法应用于公共交通车辆行驶在相邻两个站点之间，方法包括：获取公共交通车辆的内部实时环境信息以及车辆在下一站点的乘客数量预估增幅；将内部实时环境信息和乘客数量预估增幅输入至预先构建的车辆内部温度预测模型中，获得车辆经过下一站点后的车辆内部预测温度；基于车辆预设环境温度，判断车辆内部预测温度是否超过车辆预设环境温度；若未超过则在车辆经过下一站点后保持原有温度调节策略；若超过则计算车辆预设环境温度与车辆内部预测温度的温度波动差值。

主权项：1.一种基于物联网的公共交通空调温度调节方法，其特征在于，所述方法应用于公共交通车辆行驶在相邻两个站点之间，所述方法包括：获取公共交通车辆的内部实时环境信息以及车辆在下一站点的乘客数量预估增幅；将内部实时环境信息和乘客数量预估增幅输入至预先构建的车辆内部温度预测模型中，获得车辆经过下一站点后的车辆内部预测温度；基于车辆预设环境温度，判断所述车辆内部预测温度是否超过所述车辆预设环境温度；若未超过则在车辆经过下一站点后保持原有温度调节策略；若超过则计算所述车辆预设环境温度与所述车辆内部预测温度的温度波动差值；基于车辆内部空间尺寸数据、车内乘客数量以及温度波动差值，进行数据融合，获得车辆温控特征复合数据；将车辆温控特征复合数据输入至预先构建的车辆温度调控模型中，获得车辆空调温度调节策略；在车辆经过下一站点后，依据车辆空调温度调节策略进行温度调节；乘客数量预估增幅的预测方法包括：收集影响乘客数量的相关数据；对收集到的数据进行清洗，处理缺失值、异常值，进行归一化和标准化处理；构建乘客数量增幅预测模型，选择机器学习模型作为模型的基础，所述机器学习模型包括自回归积分滑动平均模型、随机森林、梯度提升树和长短时记忆网络；使用处理后的数据对模型进行训练，并通过交叉验证的方法评估模型的预测准确性；当模型训练完毕并验证准确后，将其部署到实时预测系统中；系统实时接收最新的外部数据和历史乘客流量数据，输入到模型中，输出下一站点的乘客数量预估增幅；所述车辆内部温度预测模型的构建方法包括：明确车辆内部温度预测模型的目标和需求，收集历史数据，包括车辆内部实时环境数据、车辆内部结构参数、乘客数量变化数据、车辆行驶路线特点以及天气条件；对收集到的数据进行清洗，去除异常值、填补缺失值；选择机器学习模型作为车辆内部温度预测模型的基础架构，所述机器学习模型包括随机森林、梯度提升树和支持向量机；将预处理后的数据分为训练集、验证集和测试集；使用训练集数据训练车辆内部温度预测模型，并通过验证集进行超参数调整和模型选择；使用测试集数据对车辆内部温度预测模型进行评估，关注预测误差、预测精度和稳定性指标；将车辆内部温度预测模型部署到实际系统中，与车辆物联网设备集成，实时接收数据并输出预测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 科睿特软件集团股份有限公司 基于物联网的公共交通空调温度调节方法及系统