基于機(jī)器學(xué)習(xí)的綠色建筑智能控制系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、隨著社會(huì)的進(jìn)步和科技的發(fā)展，能源消耗在逐年加劇。為達(dá)到建設(shè)可持續(xù)發(fā)展社會(huì)的目標(biāo)，綠色建筑以其低能耗、以人為本、因地制宜和環(huán)境友好的特點(diǎn)而廣受歡迎。在綠色建筑中，建筑的智能化需要充分利用并發(fā)揮智能控制系統(tǒng)的作用，使其可以通過(guò)控制理論、通信技術(shù)和建筑設(shè)計(jì)等方法，對(duì)家居安防、室內(nèi)環(huán)境、家電控制和用戶位置進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制。為了充分滿足綠色建筑中用戶的需求，降低其使用智能控制系統(tǒng)的學(xué)習(xí)成本，本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)理論開發(fā)了綠色建筑智能控制系統(tǒng)，論文的主要

2、研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)設(shè)計(jì)智能控制系統(tǒng)的整體架構(gòu)和各子系統(tǒng)的具體功能，實(shí)現(xiàn)家居安防、室內(nèi)環(huán)境、家電操作、室內(nèi)定位等目標(biāo)，為用戶提供健康、安全、舒適的工作居住環(huán)境。
　　(2)對(duì)于綠色建筑中環(huán)境因子的控制，使用灰色關(guān)聯(lián)度分析了影響滿意環(huán)境參數(shù)設(shè)定的主要因素，以這些因素作為模型的輸入量，分別以支持向量機(jī)(SVM)和K最鄰近(KNN)算法建立了預(yù)測(cè)模型，使用改進(jìn)型的自適應(yīng)粒子群算法(APSO)和改進(jìn)型的自適應(yīng)遺傳算法(AGA)

3、對(duì)預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，并比較了上述模型的整體預(yù)測(cè)效果;
　　(3)當(dāng)有多個(gè)用戶在使用智能系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)能夠區(qū)分不同用戶的身份，并針對(duì)不同的行為偏好提供相應(yīng)的服務(wù)，本文基于改進(jìn)型三邊定位算法開發(fā)了相應(yīng)的定位引擎，可以實(shí)現(xiàn)用戶在室內(nèi)的區(qū)域級(jí)定位，其定位誤差范圍在1.5米至3米以內(nèi)。
　　(4)對(duì)于綠色建筑中家用電器的智能控制，使用了基于習(xí)慣的時(shí)空推理(STCBR)模型，通過(guò)觀察并記錄用戶操作相關(guān)家用電器的時(shí)間分區(qū)和空間分

4、區(qū)，通過(guò)行為集的交和并運(yùn)算，建立相關(guān)的習(xí)慣體，并以習(xí)慣體對(duì)家用電器進(jìn)行控制。
　　(5)為了提高系統(tǒng)響應(yīng)速度，節(jié)約消耗能源，系統(tǒng)的后臺(tái)運(yùn)算部分使用了嵌入式電腦，前端部分使用基于Android平臺(tái)開發(fā)的應(yīng)用程序。
　　(6)獲取監(jiān)控?cái)z像頭中MJPEG格式的視頻流，同時(shí)能夠?qū)\(yùn)動(dòng)的視頻進(jìn)行追蹤并錄制，并具備了手動(dòng)錄制視頻的功能。
　　系統(tǒng)測(cè)試結(jié)果表明，本文設(shè)計(jì)的智能控制系統(tǒng)可以發(fā)揮較好的環(huán)境參數(shù)預(yù)測(cè)功能，同時(shí)能夠向用戶提供