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申请/专利权人：青岛海尔科技有限公司;青岛海尔智能家电科技有限公司;海尔智家股份有限公司

摘要：本发明涉及温度预测技术领域，提供一种数字孪生室温预测方法、智能家居设备控制方法及装置，首先获取目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数；然后基于室温预测模型，确定目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数对应的目标房间的室内温度参数。该方法引入目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数，并结合室温预测模型，共同实现对目标房间的室内温度参数的确定，可以摆脱温度传感器的束缚，即使在目标房间内没有安装有温度传感器的情况下，也能够确定目标房间的室内温度，可以节约室内温度的获取成本。而且，在该方法中，引入目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数，可以提高室内温度的准确性。

主权项：1.一种数字孪生室温预测方法，其特征在于，包括：获取目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数；所述目标房间内安装有具有联网功能的智能家居设备；基于室温预测模型，确定所述目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数对应的所述目标房间的室内温度参数；其中，所述室温预测模型基于携带有室内温度标签的样本房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数确定，所述室温预测模型用于表征任一房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数与室内温度参数之间的定量关系；所述热参数包括日照参数以及结构热交换参数，所述日照参数包括日照直射面积参数，所述结构热交换参数包括房间对外接触面积参数以及房间对内接触面积参数；所述日照直射面积参数、所述房间对外接触面积参数以及所述房间对内接触面积参数均包括第一面积极值和第二面积极值，所述室温预测模型包括第一室温预测模型以及第二室温预测模型，所述室内温度参数包括第一室内温度以及第二室内温度；相应地，所述基于室温预测模型，确定所述目标房间的热参数、尺寸参数以及室外温度参数对应的所述目标房间的室内温度参数，包括：基于所述第一室温预测模型，确定所述目标房间的日照直射面积参数的第一面积极值、房间对外接触面积参数的第一面积极值、房间对内接触面积参数的第一面积极值、尺寸参数以及室外温度参数对应的所述目标房间的第一室内温度；基于所述第二室温预测模型，确定所述目标房间的日照直射面积参数的第二面积极值、房间对外接触面积参数的第二面积极值、房间对内接触面积参数的第二面积极值、尺寸参数以及室外温度参数对应的所述目标房间的第二室内温度。

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