[發明專利]空調器及其運行參數的推薦方法、系統和大數據服務器

有效

• 申請號: 201710915440.3
• 申請日: 2017-09-30
• 公開（公告）號: CN107741084B
• 公開（公告）日: 2019-09-27
• 發明（設計）人: 樊其鋒;黑繼偉
• 申請（專利權）人: 廣東美的制冷設備有限公司
• 主分類號: F24F11/89
• 分類號: F24F11/89;F24F11/58;G06F16/00;G06F17/18;F24F110/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

1.一種空調器運行參數的推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取待推薦空調器的當前應用場景信息；

將所述當前應用場景信息與存儲的應用場景信息庫進行對比，以從所述應用場景信息庫中選取與所述待推薦空調器的當前應用場景相匹配的至少一個匹配應用場景；

獲取每個所述匹配應用場景下的空調器的運行參數，并根據每個所述匹配應用場景下的空調器的運行參數獲取群體行為推薦參數；

通過采集服務器獲取所述待推薦空調器的歷史操作記錄，并根據所述歷史操作記錄獲取個體行為推薦參數；

根據所述群體行為推薦參數和所述個體行為推薦參數生成最終推薦參數，并將所述最終推薦參數提供給所述待推薦空調器，以根據所述最終推薦參數控制所述待推薦空調器運行。

2.根據權利要求1所述的空調器運行參數的推薦方法，其特征在于，空調器的應用場景信息包括該空調器所處位置的經度、緯度、應用該空調器的用戶的性別和年齡、應用該空調器的時間、應用該空調器時的室內溫度和室外溫度。

3.根據權利要求2所述的空調器運行參數的推薦方法，其特征在于，根據余弦相似性計算當前應用場景與應用場景信息庫中的應用場景之間的距離，并將與所述當前應用場景之間的距離小于預設距離的應用場景作為所述匹配應用場景，

其中，根據以下公式計算應用場景i和應用場景j之間的距離：

其中，S_i、S_j分別表示應用場景i、應用場景j，sim(S_i，S_j)為應用場景i和應用場景j之間的距離，分別為S_i、S_j的特征向量，分別表示向量的模。

4.根據權利要求3所述的空調器運行參數的推薦方法，其特征在于，根據協同過濾推薦算法獲取所述群體行為推薦參數，

其中，根據以下公式計算所述群體行為推薦參數：

其中，PG(S_p)為所述群體行為推薦參數，S_p表示匹配應用場景p，S_k表示應用場景k，為匹配應用場景p下的平均運行參數，T_p，k為應用場景p下第k次設置的運行參數，n為應用場景p下運行參數的設置總次數。

5.根據權利要求1所述的空調器運行參數的推薦方法，其特征在于，所述歷史操作記錄包括每次操作所述待推薦空調器的操作時間、運行參數、每次操作所述待推薦空調器時的室內溫度和室外溫度。

6.根據權利要求5所述的空調器運行參數的推薦方法，其特征在于，根據多元線性回歸模型獲取所述個體行為推薦參數，

其中，將所述操作記錄中的所述操作時間、每次操作所述待推薦空調器時的室內溫度和室外溫度作為自變量，并將每次操作所述待推薦空調器的運行參數作為因變量以構建訓練集；

根據所述訓練集對多元線性模型進行訓練以得到模型參數值b₀～b₄；

根據當前時間、當前室內溫度和當前室外溫度和所述模型參數值b₀～b₄計算所述多元線性模型中的y值，以得到所述個體行為推薦參數。

7.根據權利要求1所述的空調器運行參數的推薦方法，其特征在于，對所述群體行為推薦參數和所述個體行為推薦參數進行加權平均運算以得到所述最終推薦參數。

8.一種非臨時性計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現根據權利要求1-7中任一所述的空調器運行參數的推薦方法。

9.一種計算機程序產品，其特征在于，當所述計算機程序產品中的指令由處理器執行時，執行根據權利要求1-7中任一所述的空調器運行參數的推薦方法。