[發(fā)明專利]空調(diào)器及其運(yùn)行參數(shù)的推薦方法、系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)服務(wù)器

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710915440.3
• 申請(qǐng)日: 2017-09-30
• 公開（公告）號(hào): CN107741084B
• 公開（公告）日: 2019-09-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 樊其鋒;黑繼偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣東美的制冷設(shè)備有限公司
• 主分類號(hào): F24F11/89
• 分類號(hào): F24F11/89;F24F11/58;G06F16/00;G06F17/18;F24F110/00
• 代理公司: 北京清亦華知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

1.一種空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取待推薦空調(diào)器的當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景信息；

將所述當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景信息與存儲(chǔ)的應(yīng)用場(chǎng)景信息庫進(jìn)行對(duì)比，以從所述應(yīng)用場(chǎng)景信息庫中選取與所述待推薦空調(diào)器的當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景相匹配的至少一個(gè)匹配應(yīng)用場(chǎng)景；

獲取每個(gè)所述匹配應(yīng)用場(chǎng)景下的空調(diào)器的運(yùn)行參數(shù)，并根據(jù)每個(gè)所述匹配應(yīng)用場(chǎng)景下的空調(diào)器的運(yùn)行參數(shù)獲取群體行為推薦參數(shù)；

通過采集服務(wù)器獲取所述待推薦空調(diào)器的歷史操作記錄，并根據(jù)所述歷史操作記錄獲取個(gè)體行為推薦參數(shù)；

根據(jù)所述群體行為推薦參數(shù)和所述個(gè)體行為推薦參數(shù)生成最終推薦參數(shù)，并將所述最終推薦參數(shù)提供給所述待推薦空調(diào)器，以根據(jù)所述最終推薦參數(shù)控制所述待推薦空調(diào)器運(yùn)行。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法，其特征在于，空調(diào)器的應(yīng)用場(chǎng)景信息包括該空調(diào)器所處位置的經(jīng)度、緯度、應(yīng)用該空調(diào)器的用戶的性別和年齡、應(yīng)用該空調(diào)器的時(shí)間、應(yīng)用該空調(diào)器時(shí)的室內(nèi)溫度和室外溫度。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法，其特征在于，根據(jù)余弦相似性計(jì)算當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景與應(yīng)用場(chǎng)景信息庫中的應(yīng)用場(chǎng)景之間的距離，并將與所述當(dāng)前應(yīng)用場(chǎng)景之間的距離小于預(yù)設(shè)距離的應(yīng)用場(chǎng)景作為所述匹配應(yīng)用場(chǎng)景，

其中，根據(jù)以下公式計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景i和應(yīng)用場(chǎng)景j之間的距離：

其中，S_i、S_j分別表示應(yīng)用場(chǎng)景i、應(yīng)用場(chǎng)景j，sim(S_i，S_j)為應(yīng)用場(chǎng)景i和應(yīng)用場(chǎng)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(jù)權(quán)利要求3所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法，其特征在于，根據(jù)協(xié)同過濾推薦算法獲取所述群體行為推薦參數(shù)，

其中，根據(jù)以下公式計(jì)算所述群體行為推薦參數(shù)：

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

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)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(diào)器的操作時(shí)間、運(yùn)行參數(shù)、每次操作所述待推薦空調(diào)器時(shí)的室內(nèi)溫度和室外溫度。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法，其特征在于，根據(jù)多元線性回歸模型獲取所述個(gè)體行為推薦參數(shù)，

其中，將所述操作記錄中的所述操作時(shí)間、每次操作所述待推薦空調(diào)器時(shí)的室內(nèi)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(diào)器的運(yùn)行參數(shù)作為因變量以構(gòu)建訓(xùn)練集；

根據(jù)所述訓(xùn)練集對(duì)多元線性模型進(jìn)行訓(xùn)練以得到模型參數(shù)值b₀～b₄；

根據(jù)當(dāng)前時(shí)間、當(dāng)前室內(nèi)溫度和當(dāng)前室外溫度和所述模型參數(shù)值b₀～b₄計(jì)算所述多元線性模型中的y值，以得到所述個(gè)體行為推薦參數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法，其特征在于，對(duì)所述群體行為推薦參數(shù)和所述個(gè)體行為推薦參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均運(yùn)算以得到所述最終推薦參數(shù)。

8.一種非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法。

9.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其特征在于，當(dāng)所述計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品中的指令由處理器執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一所述的空調(diào)器運(yùn)行參數(shù)的推薦方法。