[發明專利]基于決策樹分類算法的空調智能溫控方法在審
| 申請號： | 201811377460.0 | 申請日： | 2018-11-19 |
| 公開（公告）號： | CN109376795A | 公開（公告）日： | 2019-02-22 |
| 發明（設計）人： | 安生滿;楊震泉;張帥 | 申請（專利權）人： | 四川長虹電器股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/62 | 分類號： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都虹橋專利事務所(普通合伙) 51124 | 代理人： | 陳立志 |
| 地址： | 621000 四*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 空調 決策樹分類算法 智能溫控 決策樹 訓練集 空調自動控制 信息采集設備 智能溫度控制 分類決策樹 決策樹模型 測試記錄 環境數據 空調領域 數據生成 用戶體驗 根結點 葉結點 最優化 采集 記錄 健康 | ||
1.基于決策樹分類算法的空調智能溫控方法，其特征在于，包括如下步驟：
步驟S01：獲取當前環境的環境信息，并將環境信息轉化為預定義所對應的操作數據；
步驟S02：處理步驟S01中得到的數據進行數據清洗；
步驟S03：對步驟S02中得到的有效數據進行數據變換，用以將連續數據概化到更高層概念；
步驟S04：將概化之后的數據輸入到決策樹模型中進行分類；
步驟S05：根據步驟S04的分類結果進行最優化處理，并執行最終結果。
2.如權利要求1所述的基于決策樹分類算法的空調智能溫控方法，其特征在于，步驟S01中，當前環境的環境信息包括以下信息中的一種或者多種：環境溫度、環境濕度、環境質量、空氣流動及人體表面溫度。
3.如權利要求1所述的基于決策樹分類算法的空調智能溫控方法，其特征在于，步驟02中，所述數據清洗包括：檢查數據一致性，以及刪除無效值和缺失值。
4.如權利要求1所述的基于決策樹分類算法的空調智能溫控方法，其特征在于，步驟S04中，分類決策樹模型的生成步驟包括：
步驟S0401：統計在人感覺舒適情況下的環境數據；
步驟S0402：對步驟S0401中得到的數據進行統計，并對數據進行人工分類，定義出范圍閾值，并通過清洗處理得到訓練集和測試數據集；
步驟S0403：利用步驟S0402中得到的訓練集訓練分類器，并用測試數據集對訓練所得的分類器進行測試，得到一個分類決策樹；
步驟S0404、結合實際情況對S0403得到的分類決策樹進行剪枝與優化，得到最佳的自動溫控的決策樹模型。
5.如權利要求4所述的基于決策樹分類算法的空調智能溫控方法，其特征在于，步驟0401中，所述人感覺舒適情況下的環境數據包括：環境溫度、環境濕度、環境質量、空氣流動及人體表面溫度。
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