基于機器學習的綠色建筑智能控制系統(tǒng)設計.pdf

1、隨著社會的進步和科技的發(fā)展，能源消耗在逐年加劇。為達到建設可持續(xù)發(fā)展社會的目標，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，使其可以通過控制理論、通信技術和建筑設計等方法，對家居安防、室內(nèi)環(huán)境、家電控制和用戶位置進行監(jiān)測和控制。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)的學習成本，本文基于機器學習理論開發(fā)了綠色建筑智能控制系統(tǒng)，論文的主要

2、研究內(nèi)容如下:
　　(1)設計智能控制系統(tǒng)的整體架構和各子系統(tǒng)的具體功能，實現(xiàn)家居安防、室內(nèi)環(huán)境、家電操作、室內(nèi)定位等目標，為用戶提供健康、安全、舒適的工作居住環(huán)境。
　　(2)對于綠色建筑中環(huán)境因子的控制，使用灰色關聯(lián)度分析了影響滿意環(huán)境參數(shù)設定的主要因素，以這些因素作為模型的輸入量，分別以支持向量機(SVM)和K最鄰近(KNN)算法建立了預測模型，使用改進型的自適應粒子群算法(APSO)和改進型的自適應遺傳算法(AGA)

3、對預測模型的關鍵參數(shù)進行了優(yōu)化，并比較了上述模型的整體預測效果;
　　(3)當有多個用戶在使用智能系統(tǒng)時，系統(tǒng)能夠區(qū)分不同用戶的身份，并針對不同的行為偏好提供相應的服務，本文基于改進型三邊定位算法開發(fā)了相應的定位引擎，可以實現(xiàn)用戶在室內(nèi)的區(qū)域級定位，其定位誤差范圍在1.5米至3米以內(nèi)。
　　(4)對于綠色建筑中家用電器的智能控制，使用了基于習慣的時空推理(STCBR)模型，通過觀察并記錄用戶操作相關家用電器的時間分區(qū)和空間分

4、區(qū)，通過行為集的交和并運算，建立相關的習慣體，并以習慣體對家用電器進行控制。
　　(5)為了提高系統(tǒng)響應速度，節(jié)約消耗能源，系統(tǒng)的后臺運算部分使用了嵌入式電腦，前端部分使用基于Android平臺開發(fā)的應用程序。
　　(6)獲取監(jiān)控攝像頭中MJPEG格式的視頻流，同時能夠對運動的視頻進行追蹤并錄制，并具備了手動錄制視頻的功能。
　　系統(tǒng)測試結果表明，本文設計的智能控制系統(tǒng)可以發(fā)揮較好的環(huán)境參數(shù)預測功能，同時能夠向用戶提供