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申请/专利权人：北京煦联得节能科技股份有限公司

摘要：本发明涉及室内环境控制技术领域，公开了基于物联网的室内环境控制方法及系统，包括以下方法步骤：系统初始化，传感器网络开始收集环境数据，中央控制单元进行初步处理，并将数据传输至云服务器；云服务器利用数据建立初步的用户行为模型和环境控制策略；实时数据处理，数据分析与优化，云服务器定期对收集到的数据进行分析，更新用户行为模型和环境控制策略，异常检测与响应，并向用户发出警报。该基于物联网的室内环境控制方法及系统，通过多传感器融合、自我学习算法和用户行为分析，实现高效、智能的室内环境控制，提升用户舒适度和节能效果；通过机器学习算法，系统能够自我优化控制策略，提高了环境控制的智能化水平。

主权项：1.基于物联网的室内环境控制方法，其特征在于，包括以下方法步骤：S1，系统初始化：室内环境控制系统包括传感器网络模块、中央控制单元和云服务器，系统首次启动时，传感器网络模块开始收集环境数据，中央控制单元进行初步处理，并将数据传输至云服务器；云服务器利用数据建立初步的用户行为模型和环境控制策略；S2，实时数据处理：传感器网络实时监测环境参数，并通过物联网网关将数据传输至中央控制单元；中央控制单元利用边缘计算能力，对数据进行初步处理，并根据预设的控制策略，调整执行设备的运行状态；S3，数据分析与优化：云服务器定期对收集到的数据进行分析，更新用户行为模型和环境控制策略；通过自我学习算法，系统能够识别用户的行为模式，并根据这些模式，优化控制策略；通过自我学习算法来更新用户行为模型和环境控制策略，使用机器学习中的监督学习中的时序预测模型，具体方法步骤包括如下：将从传感器网络收集到的环境数据和用户行为数据进行预处理操作；提取关键特征，并将这些特征按照时间顺序构建成特征向量；将数据集划分为训练集和测试集，按照时间顺序划分，确保模型能够基于历史数据进行预测；使用LSTM模型进行训练，LSTM模型适用于处理时序数据，能够捕捉到时间序列中的长期依赖关系；利用训练好的LSTM模型，对未来的环境参数和用户行为进行预测；根据预测结果，调整环境控制策略，以优化用户体验；LSTM单元公式：输入门：it＝σWi·[ht-1,xt]+bi；遗忘门：ft＝σWf·[ht-1,xt]+bf；输出门：ot＝σWo·[ht-1,xt]+bo；候选记忆单元：记忆单元更新：隐藏状态更新：ht＝ot*tanhCt；损失函数：使用均方误差作为损失函数：其中，yi是实际值，是预测值；优化算法：使用反向传播通过时间算法来训练LSTM模型，并使用优化算法来更新模型参数；S4，异常检测与响应：系统内置的异常检测模块，实时监控传感器数据的变化，当检测到异常情况，系统会自动开启响应保护，并向用户发出警报。

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