可持续学习的室内设备调控系统设计与实现

• 作者: 冯昊 张文利 朱清宇 杨堃 马超 魏博新
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 室内设备调控 长短期记忆网络(LSTM) 注意力模块 可持续学习
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 101-105,112
• 页数: 6页
• 分类号: TP273+.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2020.11.019

摘要

室内设备调控系统可以构建舒适的室内环境,进而提升室内人员的工作效率.但由于不同人对不同环境下的舒适标准不统一,因此需要具有学习能力的系统来学习室内人员的使用习惯,进而满足室内人员多元化的需求.选择百叶窗设备调控方向,研究开发一套可持续学习的室内设备调控系统,可检测室内环境数据并分析得出最适宜的百叶窗设备运行状态,同时可对设备状态进行反馈,满足了多元化的需求.本系统基于LSTM神经网络搭建,加入Attention注意力模块使控制结果更精确,解决了现有室内设备调控系统与用户无法反馈等问题,为建立个性化设备调控系统提供了技术基础.测试结果表明,本系统在搭建的仿真场景中可根据室内环境信息变化实时且正确地调整百叶窗设备,表明了本系统具有准确性、可行性与实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱清宇		12	15	2.0	3.0
2	张文利		1	0	0.0	0.0
3	魏博新		1	0	0.0	0.0
4	冯昊		1	0	0.0	0.0
5	杨堃		1	0	0.0	0.0
6	马超		3	2	1.0	1.0