本发明涉及一种人工智能家居环境系统，特别的涉及一种基于大数据的人工智能家居环境系统的控制方法。
背景技术
智能家居于20世纪80年代的从美国开始发展，它是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事物的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。近年来，随着网络通信技术和物联网技术的迅速发展，智能化家居得到了快速的发展，但是智能化家居较为宽泛，包括家居环境管理、安防管路、娱乐关系、灯光管理、能源管理、生活用水管理等各大系统，这些系统有不同的厂家提供相关的设备和控制，操作起来较为繁琐。家居环境管理系统是人们生活居住空间的最基本的一个系统，它包括温度、湿度和空气质量，它不仅决定着居住环境的舒适度，还影响着居住人的身体健康，家居环境系统的设备主要包括制冷制热系统、新风系统和除霾除尘系统，目前的技术存在一下弊端：1)制冷制热系统、新风系统和除霾除尘系统的设备由不同厂家提供，虽然这些厂家都相应的推出了终端和远程app控制，但是各自系统都需要一个控制终端进行操作，使用起来较为繁琐，居住空间需要安装一个个控制终端或移动端需要安装不同系统的app，用户需要花费时间对各分支系统进行调控，用户体验非常差；2)传统的设备厂家更加注重设备性能的提升，而忽视控制端的用户体验，这就造成了用户需要在居住空间安装相应的控制终端，虽然近年来移动端app得到了迅速的发展，但是，这些移动端的app多为设备集成商提供的服务，而这些移动端控制系统多因无法获得设备厂商相应的设备源代码而仅能关闭设备终端，相应的出现终端关闭而设备主机还在运行，据不完全统计，目前集成控制的智能化家居或远程app控制的智能化家居无法实现对设备主机的控制约占85％以上，设备主机无法关闭的后果就是只关闭了设备终端的运行，而设备主机特别是像制冷制热系统的主机依旧正常工作并在风机主管道中循环运行，造成了极大的能源浪费。
中国专利公布号cn205318121u公布了一种人工智能家居系统，其包括环境监测模块，其首先是网络信息模块与internet网络连接并由电脑通过internet网络远程对控制主机1进行控制，其网络信息模块包括蓝牙端口、wifi端口以及移动通信端口，手机、pad及电脑可以通过蓝牙端口、wifi端口以及移动通信端口与控制主机连接进行家居设备以及装置的控制，移动通信端口与gsm通信网络与智能手机上的控制家居设备以及装置的app连接，用户可以通过app发送指令至控制主机，通过主机进行家居设备以及装置的控制，另外还有文字识别芯片与控制主机连接，文字识别芯片可以用于识别手机发送的文字短信信息，从而根据文字指令通过控制主机进行家居设备以及装置的控制。虽然该专利名称为“人工智能家居系统”，但其是实现的是对智能家居的远程控制，即实现的是点对点信息的对称，而无法人工智能技术对智能家居的人机交互和人工智能的分析、思考和决策，并且如前述所说，其并未解决对各集成设备主机的远程控制。
中国专利公布号cn103604198a公布了智能空调控制系统，它由智能控制盒分别与室内机及室外机连接，室内机检测室内环境参数并传输给智能控制盒，室外机检测室外环境参数并传输给智能控制盒；智能控制盒接收室内机传输的室内环境参数及室外机传输的室外环境参数，根据系统运行优化准则和人体舒适型准则进行最优方案的配置，调节控制整个系统，配置室内机和室外机的运行。该方案仅能对空调系统进行人工智能化控制，而家居环境系统包括制冷制热系统、新风系统和除霾除尘系统，该方案的并未从根本上解决家居环境的人工智能化控制。
中国专利公布号cn105867158a公布了基于人工智能的智能家居控制方法、装置及系统，其首先根据获取的移动终端的位置信息和时间信息，确定用户当前的状态信息；然后获取与所述用户对应的智能家居的环境参数；再确定与所述用户当前的状态信息和环境参数对应的控制策略；最后将确定的控制策略发送给与所述用户对应的智能家居，以使所述智能家居根据所述控制策略调整工作状态。由此，实现了根据用户的位置、时间及智能家居的环境，控制智能家居的工作状态，使得智能家居的控制更准确，更能满足用户需要，且控制过程无需用户手动操作，减轻了用户操作，提高了效率和用户体验。该方法在获取用户移动端的位置信息后，根据用户位置信息和环境参数确定对智能家居环境的控制策略，然而通过gps定位模块、wifi模块和/或蜂窝移动网络要移动设备保持后台运行，加大移动设备的耗电量，并且，gps等定位会发生偏差，导致获取的用户信息不准确。正与说明书中所说“一个用户可能对应多个智能家居，比如，用户有两个住所，或者一个用户对应的智能家居包括住宅和办公室，此时，由于同一用户不可能同时出现在不同智能家居所在的环境中，从而在获取与用户对应的智能家居的环境参数时，还可以根据用户的状态信息，确定对应的智能家居的环境参数。”，而环境设备无论是夏季制冷还是冬季采暖，从运行到达到理想状态的舒适的环境温度需要时间，根据用户的定位来判定用户住居的住所确实人工智能，但是当用户到家时常常会发生环境达不到理想状态下的舒适环境，如夏天到家后环境温度高、湿度高、pm2.5高，冬季到家后温度低、湿度低、pm2.5高。该方案虽然采用了人工智能的方法来控制家居环境，但是不能满足用户对家居环境的舒适和健康的基本需求。
鉴于上述问题，本发明公开了一种基于大数据的人工智能家居环境系统，其具有如下文所述之技术特征，以解决现有的问题。
技术实现要素：
本发明的主要目的就是针对以上存在的问题及限制，提供一种基于大数据的人工智能家居环境系统的控制方法。
为了实现上述目的，本发明的一种基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其特征在于：由身份识别系统、智能集成通信系统、传感器系统、家居环境终端系统、人工智能运行管理系统和云端处理器组成，所述的身份识别系统识别居住人信息后将传感器系统收集的居住人环境数据通过智能集成通信系统上传给人工智能运行管理系统中的数据分析层从而在人工智能运行管理系统中的模型层中建立居住人独有的“温度-湿度”模型，所述的人工智能运行管理系统实时将数据分析层的分析结论导入云端处理器中进行学习升级，并由云端处理器通过人工智能运行管理系统向家居环境终端系统下达家居环境“温度-湿度”和空气质量管理运行策略。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述身份识别系统用以识别各居家成员的身份，并收集居家各成员的生活规律，所述的身份识别系统采用生物识别设备或移动通信设备，所述的身份识别系统采集各居家成员的生物数据或绑定移动通信号码并对应各居家成员居住的独居空间。所述的生物识别设备分布于门禁端和各居住空间段，所述的门禁端的生物识别设备可采用指纹识别设备、人脸识别设备、虹膜识别设备、声纹识别设备，所述的门禁端的身份识别系统还可用于家庭安防，所述的各居住空间端的身份识别系统采用人体红外传感识别设备，所述的各居住空间端的身份识别系统用于识别居住人停留或离开。所述的身份识别系统的移动通信设备采用带有蜂窝移动网络且包含gps定位模块或北斗定位模块的移动设备或穿戴设备。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的智能集成通信系统由智能集成控制装置和网络通信系统组成，所述的智能集成控制装置执行传感器系统数据的上传、中央处理器向家居环境终端系统下达运行策略命令。所述的网络通信系统用于身份识别系统、传感器系统和家居环境终端与云端处理器之间的通信，所述的网络通信系统可采用有线通信技术或无线通信技术。所述的无线通信技术可采用较为成熟的无线局域网技术、移动通信技术、低功耗蓝牙技术或zigbee技术。所述的身份识别系统、传感器系统和家居环境终端系统之间的通信采用无线通信技术，所述的智能集成通信系统与云端处理器之间的通信采用有线通信技术或无线通信技术并行，采用此方案，能避免因有线网络发生故障导致无法通信时，由无线通信技术的移动设备向智能集成通信系统提供网络通信接入，从而保证系统的正常运行。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的传感器系统用以实时收集环境数据，所述的环境数据包括温度、湿度、pm2.5、甲醛浓度、co2浓度，所述的传感器系统包括温度传感器、湿度传感器、粉尘颗粒传感器、甲醛浓度传感器和co2浓度传感器。所述的传感器系统中的各传感器可由任意两个以上的传感器组合式集成或将各传感器集中组合集成而成。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的家居环境终端系统由家居环境终端设备系统和家居环境终端控制系统组成，所属的家居环境终端设备系统包括制冷/采暖终端系统、中央吸尘终端系统、新风除霾除湿终端系统组成。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的制冷/采暖终端系统根据季节的更替和用户的需求提供制冷和采暖，所述的制冷/采暖终端系统可采用风冷热泵制冷/采暖一体机、地源热泵制冷/采暖一体机、中央空调制冷和低温热水地板辐射采暖系统组合、中央空调制冷和电地暖系统组合。所述的风冷热泵制冷/采暖一体机和地源热泵制冷/采暖一体机在制冷是通过安装在各居家环境房间的风机盘管提供冷媒来实现制冷，所述的风冷热泵制冷/采暖一体机和地源热泵制冷/采暖一体机采暖是由热水通过各居家环境房间预埋的低温热水地板辐射采暖的地暖盘管来实现采暖。所述的中央空调制冷是由通过安装在各居家环境房间的风机盘管提供冷媒来实现制冷，所述的低温热水地板辐射采暖系统采暖是通过锅炉加热热水并由热水循环通过各居家环境房间预埋的低温热水地板辐射采暖的地暖盘管来实现采暖，所述的电地暖系统采暖是由以电能为能源、由预埋在各居家环境房间的发热电缆或电热膜在通电情况下发热来实现采暖。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的中央吸尘终端系统可采用技术较为成熟的中央吸尘系统。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的新风除霾除湿终端系统为带有pm2.5净化模块和除湿功能的中央新风系统，所述的中央新风系统的风机安装于各居家环境的房间。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的家居环境终端控制系统接受智能集成控制装置下达的运行指令并将指令下达给分布于各家居环境终端设备系统去执行。所述的家居环境终端控制系统为固定式环境终端控制装置或带有app程序的移动设备，所述的固定式环境终端控制装置包括固定式环境终端控制装置通信模块和家居环境终端系统通信模块组成，所述的固定式环境终端控制装置安装在各居住空间端，所述的带有app程序的移动设备由家庭成员根据实际需要将app自行安装在其移动设备端。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的固定式环境终端控制装置通信模块包括制冷/采暖终端系统通信模块、中央吸尘终端系统通信模块、新风除霾除湿终端系统通信模块组成，所述家居环境终端系统通信模块包括制冷/采暖终端系统通信模块、中央吸尘终端系统通信模块、新风除霾除湿终端系统通信模块并分别安装于对应的家居环境终端设备上。所述的固定式环境终端控制装置通信模块接受设置界面或智能集成控制装置下达的运行指令并将指令下达给家居环境终端系统对应的通信模块从而使对应的家居环境终端设备执行指令。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的固定式环境终端控制装置与带有app程序的移动设备还包括设置界面模块，所述的设置界面模块包括运行设置、环境参数设置，用户可在设置界面模块上完成相应的操作。家居环境终端控制系统在前期主要供用户根据自己需要设置舒适居住环境，而当用户居住时间越长，积累的用户的环境数据就越多，也就为人工智能运行家居环境系统提供了最基础的运行数据。一般来说，一个居住环境运行2至3个月，其获取的用户数据加上人工智能的深度学习就可以满足系统的全人工智能化运行。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的云端服务器采用较为成熟的公有云或自建云技术。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的人工智能运行管理系统由智能家居环境系统数据层、模型分析层、运行应用层和服务层组成。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的智能家居环境系统数据层包括气象数据模块、用户习惯数据模块、用户“温度-湿度”数据模块和用户空气质量数据模块组成。所述的气象数据模块为云端服务器接入获得授权的当地气象数据，包括当前气象数据、未来2-36小时气象数据，所述的气象数据包括温度数据、湿度数据、天气状况数据和空气质量数据。所述的用户习惯数据模块为身份识别系统采集并上传到云端服务器的各家庭成员的生活习惯数据，包括：每个成员到家的时间、离开家的时间、停留在居住空间端公共区域的时间、停留在独立居住空间端的时间。所述的用户“温度-湿度”数据模块的数据为：用户通过家居环境终端控制系统设置的与其对应的居住空间端温度数据、湿度数据；用户居住空间端传感器上传至云端服务器的温度、湿度数据。所述的用户空气质量数据模块包括空气质量标准数据端和空气质量传感器检测数据端，所述的空气质量标准数据端采用国家标准gb/t18883-2002《室内空气质量标准》和gb3095-2012《环境空气质量标准》中规定的室内空气各种与人体健康有关的物理、生物、化学和放射性物质的参数和指标，包括以下参数和指标：pm2.5浓度限值不高于30μg/m3/h、甲醛浓度限值不高于0.1mg/m3/h、co2浓度限值不高于0.1mg/m3/h、tvoc浓度限值不高于0.6mg/m3/h，所述的空气质量传感器检测数据端为传感器系统实时监测并上传至云端服务器的各居住空间端pm2.5、甲醛、tvoc和co2浓度空气质量数据。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的模型分析层由用户习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块组成。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的用户习惯模型模块根据家居环境系统数据层的用户习惯模块的数据分析结果建立，包括各家庭成员每周到家时间、离家时间、公共区域活动时间、独立空间活动时间。所述的用户“温度-湿度”模型模块由用户居住空间环境温度、环境湿度组合而成，所述的用户“温度-湿度”模型模块包括用户“温度-湿度”模型运行数据端和用户“温度-湿度”模型运行端组成，所述的用户“温度-湿度”模型运行数据端为在不同的环境条件下设备运行时间达到的运行“温度-湿度”数据指标，所述的用户“温度-湿度”模型运行端包括各家庭成员独立空间“温度-湿度”模型和公共区域温度-湿度模型。所述的空气质量模型模块为根据家居环境系统数据层中的空气质量传感器检测数据端的各居住空间端pm2.5、甲醛、tvoc和co2浓度空气质量数据并计算每小时各空气质量中的物质和参数。所述的空气质量标准数据模型模块包括用户空气质量标准数据模型运行数据端和用户空气质量标准数据模型运行端组成，所述的用户空气质量标准数据模型运行数据端为在不同的环境条件下设备运行时间达到的运行空气质量标准数据指标，所述的用户空气质量标准数据模型运行端为家居环境系统数据层中的空气质量标准数据端的各空气质量中的物质和参数。对于居家环境来说，虽然各家庭成员的生活习惯各异，但是每一个人的生活习惯和对居家环境的需求是规律性的，模型分析层的数据模型是建立在用户家居环境系统数据层的基础之上通过分析而得来，对于独居空间一般是固定的一位家庭成员居住，通过用户家居环境系统数据层建立该独居空间居住人的“温度-湿度”模型模型分析是相对客观的，如；在夏季，某一独居空间的通过环境系统数据层建立的该空间用户模型为：用户习惯为上午9：00离家，晚上7点到家；用户居住环境为温度25℃、湿度45％，该独居空间家居环境中停留时间与温度-湿度模型的关联组合为：家居环境系统用户模型为当天晚上7：00至次日上午9：00、环境温度为温度25℃、湿度45％。而对于公共区域如客厅，亦根据所有家庭成员的习惯来进行，如，家庭成员第一个到家的为当天下午5：00，晚上离开客厅的最后一个家庭成员为11：00，次日上午第一个使用客厅的家庭成员的时间为6：30，最后一个离家的家庭成员为9：30，则客厅的运行时间模型为当日晚上5：00至11：00、次日上午6：30至9：30，运行环境模型参考前例。对于居家的空气质量，环境空气中的pm2.5、甲醛和tvo等直接影响到局主任的身体健康，故本方案在空气质量上采用符合国家标准的室内空气质量指标和参数，保证房间的空气质量各项指标处在符合安全的范围。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统，其中，所述的运行应用层由用户应用模块和智能自动应用模块组成。人工智能是建立在对用户生活习惯和用户行为的数据抓取基础上，所以用户应用模块的作用是相当重要的，它是后续的人工智能设置模块的运行基础，通过对用户生活习惯和用户行为的数据的分析和梳理，加上人工智能管理系统的不断自我学习，智能自动应用模块的运行准确率就越高，随着系统的运行，用户应用模块为智能自动应用模提供不断的自我学习和升级，从而实现智能自动模块人工智能的运行。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统，其中，所述的用户应用模块为安装在家居环境终端控制系统的固定式环境终端控制装置或移动设备上的运行管理程序。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统，其中，所述的用户应用模块由当前环境显示端和环境设置端组成。所述的当前环境显示端显示当前用户所在地的气象信息和用户家居环境信息。所述的当前用户所在地的气象信息为云端服务器接入获得授权的当地气象数据，所述的当前用户所在地的气象信息，包括：天气状态、当前温度、当前湿度、当前空气质量和未来3-72小时的气象预告信息。所述的用户家居环境信息为传感器系统实时收集的居住人环境数据，所述的用户家居环境信息包含用户家居公共区域和用户独立区域的环境信息，包括家居环境的：温度、湿度、空气质量。所述的环境设置端包括用户家居环境公共区域和用户独立区域环境参数和运行时间的设置，所述的环境参数设置包括：温度、湿度、空气质量的设置，所述的运行时间的设置包括家居环境系统的启动时间和关停时间的设置。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统，其中，所述的人工智能运行模块在人工智能运行管理系统后台运行，所述的人工智能运行模块包括用户家居环境模型端、用户智能运行端、用户智能升级学习端和智能识别故障端组成。所述的用户智能运行端执行用户家居环境模型端的运行数据并通过云端服务器向家居环境终端下达运行指令，所述的用户智能升级学习端定期读取家居环境系统数据层的数据并将数据进行统计、分析、梳理后传送给用户家居环境模型端供用户家居环境模型端的升级。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的用户家居环境模型端采用模型分析层由用户习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块的模型建立的用户公共区域空间或独居空间的家居环境运行模型，包括：用户停留时间与环境“温度-湿度”维度、用户停留时间与环境空气质量维度、当前环境“温度-湿度”与达到用户居住环境“温度-湿度”时间维度和当前环境空气质量与达到用户居住环境空气质量时间维度。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的用户智能运行端根据用户身份识别系统中移动通信设备定位的结合家居环境模型端的用户习惯模型模块来判定用户到达居住空间的时间，从而用户环境参数模型通过云端处理器向智能集成通信系统中的智能集成控制装置下达指令，智能集成控制装置将指令分别下达给用户家居环境终端控制系统并由家居环境终端设备执行相关的指令。所述的用户智能运行端在运行的过程中，实时读取传感器系统采集和上传的数据，用户智能运行端读取到传感器系统的环境数据达到用户家居环境模型端规定值时，用户智能运行端向智能集成控制装置下达关停指令；用户智能运行端读取到传感器系统的环境数据达到超过用户家居环境模型端规定值时，用户智能运行端向智能集成控制装置下达运行指令。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的用户智能升级学习端定期读取家居环境系统数据层的数据并进行多维度分析后形成的并传送给用户家居环境模型端供用户家居环境模型端的升级。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的智能识别故障端由标准运行端口、当前运行端口、故障自动巡检端口和故障报警端口组成，所述的标准运行端口为根据家居环境系统数据层分析得出的环境终端设备运行时间与达到设定环境数据之间的关系，所述的当前运行端口为实时读取传感器系统上传的环境参数数据，所述的故障自动巡检端口根据当前运行端口的数据对照标准运行端口的数据判定环境状态是否正常，所述的故障自动巡检端口连续三次判定当前运行端口的数据与标准运行端口的数据异常即为故障，所属的故障自动巡检端口检测到故障时会立即将信息传送给故障报警端口，并由故障报警端口向家居环境终端控制系统和家居环境设备服务商发出故障信息。
一种基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，包括以下步骤：
步骤1：管理员提供绑定移动通信设备接入人工智能家居环境系统并向各家庭成员分配各居住空间和公共区域空间管理权限：
步骤2：各家庭成员接入人工智能家居环境系统并绑定移动通信设备；
步骤3：各家庭成员通过家居环境终端控制系统设置其居住空间环境参数；
步骤4：人工智能运行管理系统收集各家庭成员上传至云端服务器的生活习惯数据信息和环境参数数据信息；
步骤5：人工智能运行管理系统将步骤4的数据进行分析后形成人工智能运行管理系统管理策略；
步骤6：人工智能运行管理系统根据步骤5的管理策略通过云端服务器向用户居住空间的环境设备下达运行指令；
步骤7：人工智能运行管理系统定期将步骤3至步骤6中收集的数据信息进行人工智能自我学习和升级，从而优化人工智能运行管理系统管理策略。
步骤8：人工智能运行管理执行步骤7形成的人工智能运行管理系统管理策略，并通过云端服务器向用户居住空间的环境设备下达运行指令。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的步骤4还包括；
4.1、身份识别系统中的门禁端的生物识别设备将各家庭成员到家时间、离家时间的数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.2、身份识别系统中的人体红外传感识别设备将各家庭成员在公共空间和独居空间停留时间的数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.3、上述步骤4.1至4.2形成用户生活习惯数据信息；
4.4、各家庭成员在家居环境终端控制系统上设置的环境参数数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.5、各家庭成员居住空间的传感器系统采集的环境参数数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.6、上述步骤4.4至4.5形成用户环境参数数据信息。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的步骤5还包括；
5.1、将步骤4.1至4.6的数据、获取的当地气象数据，以及采用国家标准gb/t18883-2002《室内空气质量标准》和gb3095-2012《环境空气质量标准》中规定的室内空气各种与人体健康有关的物理、生物、化学和放射性物质的参数和指标分别导入智能家居环境系统数据层从而形成气象数据模块、用户习惯数据模块、用户“温度-湿度”数据模块和用户空气质量数据模块；
5.2、根据5.1的气象数据模块、用户习惯数据模块、用户“温度-湿度”数据模块和用户空气质量数据模块建立模型分析层，包括：习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块；
5.3、根据5.2的运行应用层习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块建立运行应用层的人工智能运行模块；
5.4、运行应用层的人工智能运行模块结合各家庭成员的移动通信设备的定位信息判定其到家时间，并形成人工智能运行管理系统管理策略。
上述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，其中，所述的步骤6还包括；
6.1、人工智能运行管理系统将管理策略的运行指令通过云端服务器下达给智能集成通信系统，并由智能集成通信系统的智能集成控制装置向环境设备下达给家居环境设备终端；
6.2、家居环境设备终端开始运行；
6.3、传感器系统实时将各居住空间的环境参数数据通过智能集成通信系统上传给云端服务器；
6.4、人工智能运行管理系统接受步骤6.3的数据，当环境参数中的一项或多项数据达到人工智能运行管理系统将管理策略时，人工智能运行管理系统向对应的设备下达关停管理策略；
6.5、在步骤6.3至6.4的基础上，当环境参数中的一项或多项数据未达到人工智能运行管理系统将管理策略时，人工智能运行管理系统向对应的设备下达运行管理策略。
本发明基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法由于采用了上述方案，使之与现有技术相比，具有以下的优点和积极的技术效果：
1)将制冷制热系统、新风系统和除霾除尘系统的整合到一起构成家居环境系统，通过抓取用户的生活习惯数据和环境参数数据，采用大数据的建模的方法给每个用户绘出家居环境的标签，极大的提高了用户居住时的舒适度；
2)在本方案中，因空气质量直接关乎到居住人的人体健康，故对空气质量采取远低于国标的核心指标参数来保证居家环境的空气质量，确保了居家空间的空气质量安全；
3)本方案采用用户生活习惯和移动通信设备定位相结合的方式，能极大的提高对用户生活习惯的准确率，避免单纯的定位导致位置发生偏差情况下对家居环境终端下达错误的运行指令；
4)本方案采用大数据和人工智能相结合的方式来管理家居空间的环境设备，在保证用户舒适和安全的情况下，能实现对环境设备的精准控制，提高了控制效率，同时，采用本方案，相比传统的独立控制和远程控制，能极大的节省家居环境设备使用过程中的能源费用，一般来说，至少节省能源15％左右。
具体实施方式
本发明的基于大数据的人工智能家居环境系统，由身份识别系统、智能集成通信系统、传感器系统、家居环境终端系统、人工智能运行管理系统和云端中央处理器组成，所述的身份识别系统识别居住人信息后，将传感器系统收集的居住人环境数据通过智能集成通信系统上传给人工智能运行管理系统中的数据分析层，从而在人工智能运行管理系统中的模型层中建立居住人独有的“温度-湿度”模型，所述的人工智能运行管理系统实时将数据分析层的分析结论导入云端中央处理器中进行深度学习升级，并由云端中央处理器通过人工智能运行管理系统向家居环境终端系统下达家居环境“温度-湿度”和空气质量管理运行策略。
所述居住人信息包括居住人的身份及居住人的生活规律，所述的身份识别系统采用生物识别设备或移动通信设备，所述的身份识别系统采集各居住人的生物数据后绑定移动通信号码并对应各居住人居住的独居空间，所述的生物识别设备分布于门禁端和各居住空间端，所述的门禁端的生物识别设备可采用指纹识别设备、人脸识别设备、虹膜识别设备、声纹识别设备，所述的门禁端的身份识别系统还可用于家庭安防，所述的各居住空间端的身份识别系统采用人体红外传感识别设备，所述的各居住空间端的身份识别系统用于识别居住人停留或离开，所述的身份识别系统的移动通信设备采用带有蜂窝移动网络且包含gps定位模块或北斗定位模块的移动设备或穿戴设备。
所述的智能集成通信系统由智能集成控制装置和网络通信系统组成，所述的智能集成控制装置执行传感器系统数据的上传、云端中央处理器向家居环境终端系统下达运行策略命令，所述的网络通信系统用于身份识别系统、传感器系统和家居环境终端与云端中央处理器之间的通信，所述的网络通信系统可采用有线通信技术或无线通信技术，所述的无线通信技术可采用较为成熟的无线局域网技术、移动通信技术、低功耗蓝牙技术或zigbee技术，所述的身份识别系统、传感器系统和家居环境终端系统之间的通信采用无线通信技术，所述的智能集成通信系统与云端中央处理器之间的通信采用有线通信技术和无线通信技术并行。
所述的传感器系统用以实时收集环境数据，所述的环境数据包括温度、湿度、pm2.5、甲醛浓度、co2浓度，所述的传感器系统包括温度传感器、湿度传感器、粉尘颗粒传感器、甲醛浓度传感器和co2浓度传感器。所述的传感器系统中的各传感器可由任意两个以上的传感器组合式集成或将各传感器集中组合集成而成。
所述的家居环境终端系统由家居环境终端设备系统和家居环境终端控制系统组成，所属的家居环境终端设备系统包括制冷/采暖终端系统、中央吸尘终端系统、新风除霾除湿终端系统组成。
所述的制冷/采暖终端系统根据季节的更替和用户的需求提供制冷和采暖，所述的制冷/采暖终端系统可采用风冷热泵制冷/采暖一体机、地源热泵制冷/采暖一体机、中央空调制冷和低温热水地板辐射采暖系统组合、中央空调制冷和电地暖系统组合。所述的风冷热泵制冷/采暖一体机和地源热泵制冷/采暖一体机在制冷是通过安装在各居家环境房间的风机盘管提供冷媒来实现制冷，所述的风冷热泵制冷/采暖一体机和地源热泵制冷/采暖一体机采暖是由热水通过各居家环境房间预埋的低温热水地板辐射采暖的地暖盘管来实现采暖。所述的中央空调制冷是由通过安装在各居家环境房间的风机盘管提供冷媒来实现制冷，所述的低温热水地板辐射采暖系统采暖是通过锅炉加热热水并由热水循环通过各居家环境房间预埋的低温热水地板辐射采暖的地暖盘管来实现采暖，所述的电地暖系统采暖是由以电能为能源、由预埋在各居家环境房间的发热电缆或电热膜在通电情况下发热来实现采暖。
所述的中央吸尘终端系统可采用技术较为成熟的中央吸尘系统。所述的新风除霾除湿终端系统为带有pm2.5净化模块和除湿功能的中央新风系统，所述的中央新风系统的风机安装于各居家环境的房间。
所述的家居环境终端控制系统接受智能集成控制装置下达的运行指令并将指令下达给分布于各家居环境终端设备系统去执行。所述的家居环境终端控制系统为固定式环境终端控制装置或带有app程序的移动设备，所述的固定式环境终端控制装置包括固定式环境终端控制装置通信模块和家居环境终端系统通信模块组成，所述的固定式环境终端控制装置安装在各居住空间端，所述的带有app程序的移动设备由家庭成员根据实际需要将app自行安装在其移动设备端。
所述的固定式环境终端控制装置通信模块包括制冷/采暖终端系统通信模块、中央吸尘终端系统通信模块、新风除霾除湿终端系统通信模块组成，所述家居环境终端系统通信模块包括制冷/采暖终端系统通信模块、中央吸尘终端系统通信模块、新风除霾除湿终端系统通信模块并分别安装于对应的家居环境终端设备上。所述的固定式环境终端控制装置通信模块接受设置界面或智能集成控制装置下达的运行指令并将指令下达给家居环境终端系统对应的通信模块从而使对应的家居环境终端设备执行指令。
所述的固定式环境终端控制装置与带有app程序的移动设备还包括设置界面模块，所述的设置界面模块包括运行设置、环境参数设置，用户可在设置界面模块上完成相应的操作。家居环境终端控制系统在前期主要供用户根据自己需要设置舒适居住环境，而当用户居住时间越长，积累的用户的环境数据就越多，也就为人工智能运行家居环境系统提供了最基础的运行数据。一般来说，一个居住环境运行2至3个月，其获取的用户数据加上人工智能的深度学习就可以满足系统的全人工智能化运行。
所述的云端中央处理器采用较为成熟的公有云或自建云技术。
所述的人工智能运行管理系统由智能家居环境系统数据层、模型分析层、运行应用层和服务层组成。
所述的智能家居环境系统数据层包括气象数据模块、用户习惯数据模块、用户“温度-湿度”数据模块和用户空气质量数据模块组成。所述的气象数据模块为云端服务器接入获得授权的当地气象数据，包括当前气象数据、未来2-36小时气象数据，所述的气象数据包括温度数据、湿度数据、天气状况数据和空气质量数据。所述的用户习惯数据模块为身份识别系统采集并上传到云端服务器的各家庭成员的生活习惯数据，包括：每个成员到家的时间、离开家的时间、停留在居住空间端公共区域的时间、停留在独立居住空间端的时间。所述的用户“温度-湿度”数据模块的数据为：用户通过家居环境终端控制系统设置的与其对应的居住空间端温度数据、湿度数据；用户居住空间端传感器上传至云端服务器的温度、湿度数据。所述的用户空气质量数据模块包括空气质量标准数据端和空气质量传感器检测数据端，所述的空气质量标准数据端采用国家标准gb/t18883-2002《室内空气质量标准》和gb3095-2012《环境空气质量标准》中规定的室内空气各种与人体健康有关的物理、生物、化学和放射性物质的参数和指标，包括以下参数和指标：pm2.5浓度限值不高于30μg/m3/h、甲醛浓度限值不高于0.1mg/m3/h、co2浓度限值不高于0.1mg/m3/h、tvoc浓度限值不高于0.6mg/m3/h，所述的空气质量传感器检测数据端为传感器系统实时监测并上传至云端服务器的各居住空间端pm2.5、甲醛、tvoc和co2浓度空气质量数据。
所述的模型分析层由用户习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块组成。
所述的用户习惯模型模块根据家居环境系统数据层的用户习惯模块的数据分析结果建立，包括各家庭成员每周到家时间、离家时间、公共区域活动时间、独立空间活动时间。所述的用户“温度-湿度”模型模块由用户居住空间环境温度、环境湿度组合而成，所述的用户“温度-湿度”模型模块包括用户“温度-湿度”模型运行数据端和用户“温度-湿度”模型运行端组成，所述的用户“温度-湿度”模型运行数据端为在不同的环境条件下设备运行时间达到的运行“温度-湿度”数据指标，所述的用户“温度-湿度”模型运行端包括各家庭成员独立空间“温度-湿度”模型和公共区域温度-湿度模型。所述的空气质量模型模块为根据家居环境系统数据层中的空气质量传感器检测数据端的各居住空间端pm2.5、甲醛、tvoc和co2浓度空气质量数据并计算每小时各空气质量中的物质和参数。所述的空气质量标准数据模型模块包括用户空气质量标准数据模型运行数据端和用户空气质量标准数据模型运行端组成，所述的用户空气质量标准数据模型运行数据端为在不同的环境条件下设备运行时间达到的运行空气质量标准数据指标，所述的用户空气质量标准数据模型运行端为家居环境系统数据层中的空气质量标准数据端的各空气质量中的物质和参数。对于居家环境来说，虽然各家庭成员的生活习惯各异，但是每一个人的生活习惯和对居家环境的需求是规律性的，模型分析层的数据模型是建立在用户家居环境系统数据层的基础之上通过分析而得来，对于独居空间一般是固定的一位家庭成员居住，通过用户家居环境系统数据层建立该独居空间居住人的“温度-湿度”模型模型分析是相对客观的，如；在夏季，某一独居空间的通过环境系统数据层建立的该空间用户模型为：用户习惯为上午9：00离家，晚上7点到家；用户居住环境为温度25℃、湿度45％，该独居空间家居环境中停留时间与温度-湿度模型的关联组合为：家居环境系统用户模型为当天晚上7：00至次日上午9：00、环境温度为温度25℃、湿度45％。而对于公共区域如客厅，亦根据所有家庭成员的习惯来进行，如，家庭成员第一个到家的为当天下午5：00，晚上离开客厅的最后一个家庭成员为11：00，次日上午第一个使用客厅的家庭成员的时间为6：30，最后一个离家的家庭成员为9：30，则客厅的运行时间模型为当日晚上5：00至11：00、次日上午6：30至9：30，运行环境模型参考前例。对于居家的空气质量，环境空气中的pm2.5、甲醛和tvo等直接影响到局主任的身体健康，故本方案在空气质量上采用符合国家标准的室内空气质量指标和参数，保证房间的空气质量各项指标处在符合安全的范围。
所述的运行应用层由用户应用模块和智能自动应用模块组成。人工智能是建立在对用户生活习惯和用户行为的数据抓取基础上，所以用户应用模块的作用是相当重要的，它是后续的人工智能设置模块的运行基础，通过对用户生活习惯和用户行为的数据的分析和梳理，加上人工智能管理系统的不断自我学习，智能自动应用模块的运行准确率就越高，随着系统的运行，用户应用模块为智能自动应用模块提供不断的自我学习和升级，从而实现智能自动模块人工智能的运行。
所述的用户应用模块为安装在家居环境终端控制系统的固定式环境终端控制装置或移动设备上的运行管理程序。
所述的用户应用模块由当前环境显示端和环境设置端组成。所述的当前环境显示端显示当前用户所在地的气象信息和用户家居环境信息。所述的当前用户所在地的气象信息为云端服务器接入获得授权的当地气象数据，所述的当前用户所在地的气象信息，包括：天气状态、当前温度、当前湿度、当前空气质量和未来3-72小时的气象预告信息。所述的用户家居环境信息为传感器系统实时收集的居住人环境数据，所述的用户家居环境信息包含用户家居公共区域和用户独立区域的环境信息，包括家居环境的：温度、湿度、空气质量。所述的环境设置端包括用户家居环境公共区域和用户独立区域环境参数和运行时间的设置，所述的环境参数设置包括：温度、湿度、空气质量的设置，所述的运行时间的设置包括家居环境系统的启动时间和关停时间的设置。
所述的智能自动应用模块在人工智能运行管理系统后台运行，所述的智能自动应用模块包括用户家居环境模型端、用户智能运行端、用户智能升级学习端和智能识别故障端组成。所述的用户智能运行端执行用户家居环境模型端的运行数据并通过云端服务器向家居环境终端下达运行指令，所述的用户智能升级学习端定期读取家居环境系统数据层的数据并将数据进行统计、分析、梳理后传送给用户家居环境模型端供用户家居环境模型端的升级。
所述的用户家居环境模型端采用模型分析层由用户习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块的模型建立的用户公共区域空间或独居空间的家居环境运行模型，包括：用户停留时间与环境“温度-湿度”维度、用户停留时间与环境空气质量维度、当前环境“温度-湿度”与达到用户居住环境“温度-湿度”时间维度和当前环境空气质量与达到用户居住环境空气质量时间维度。
所述的用户智能运行端根据用户身份识别系统中移动通信设备定位的结合家居环境模型端的用户习惯模型模块来判定用户到达居住空间的时间，从而用户环境参数模型通过云端中央处理器向智能集成通信系统中的智能集成控制装置下达指令，智能集成控制装置将指令分别下达给用户家居环境终端控制系统并由家居环境终端设备执行相关的指令。所述的用户智能运行端在运行的过程中，实时读取传感器系统采集和上传的数据，用户智能运行端读取到传感器系统的环境数据达到用户家居环境模型端规定值时，用户智能运行端向智能集成控制装置下达关停指令；用户智能运行端读取到传感器系统的环境数据达到超过用户家居环境模型端规定值时，用户智能运行端向智能集成控制装置下达运行指令。
所述的用户智能升级学习端定期读取家居环境系统数据层的数据并进行多维度分析后形成的并传送给用户家居环境模型端供用户家居环境模型端的升级。
所述的智能识别故障端由标准运行端口、当前运行端口、故障自动巡检端口和故障报警端口组成，所述的标准运行端口为根据家居环境系统数据层分析得出的环境终端设备运行时间与达到设定环境数据之间的关系，所述的当前运行端口为实时读取传感器系统上传的环境参数数据，所述的故障自动巡检端口根据当前运行端口的数据对照标准运行端口的数据判定环境状态是否正常，所述的故障自动巡检端口连续三次判定当前运行端口的数据与标准运行端口的数据异常即为故障，所属的故障自动巡检端口检测到故障时会立即将信息传送给故障报警端口，并由故障报警端口向家居环境终端控制系统和家居环境设备服务商发出故障信息。
所述的智能服务层为人机交互服务模块，所述的人机交互模块为安装在家居环境终端控制系统的固定式环境终端控制装置或移动设备上的运行管理程序，所述的人机交互模块为语音交互或推送消息交互，所述的人机交互模块在用户智能运行端执行用户家居环境模型端的运行数据并通过云端中央处理器向家居环境终端下达运行指令后先向用户发出询问，并优先根据用户的指令来执行家居环境终端系统的运行策略。
所述的基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法，包括以下步骤：
步骤1：管理员提供绑定移动通信设备接入人工智能家居环境系统并向各家庭成员分配各居住空间和公共区域空间管理权限：
步骤2：各家庭成员接入人工智能家居环境系统并绑定移动通信设备；
步骤3：各家庭成员通过家居环境终端控制系统设置其居住空间环境参数；
步骤4：人工智能运行管理系统收集各家庭成员上传至云端服务器的生活习惯数据信息和环境参数数据信息；
步骤5：人工智能运行管理系统将步骤4的数据进行分析后形成人工智能运行管理系统管理策略；
步骤6：人工智能运行管理系统根据步骤5的管理策略通过云端服务器向用户居住空间的环境设备下达运行指令；
步骤7：人工智能运行管理系统定期将步骤3至步骤6中收集的数据信息进行人工智能自我学习和升级，从而优化人工智能运行管理系统管理策略。
步骤8：人工智能运行管理执行步骤7形成的人工智能运行管理系统管理策略，并通过云端服务器向用户居住空间的环境设备下达运行指令。
步骤4还包括：
4.1、身份识别系统中的门禁端的生物识别设备将各家庭成员到家时间、离家时间的数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.2、身份识别系统中的人体红外传感识别设备将各家庭成员在公共空间和独居空间停留时间的数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.3、上述步骤4.1至4.2形成用户生活习惯数据信息；
4.4、各家庭成员在家居环境终端控制系统上设置的环境参数数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.5、各家庭成员居住空间的传感器系统采集的环境参数数据信息通过网络通讯系统上传至云端服务器；
4.6、上述步骤4.4至4.5形成用户环境参数数据信息。
步骤5还包括：
5.1、将步骤4.1至4.6的数据、获取的当地气象数据，以及采用国家标准gb/t18883-2002《室内空气质量标准》和gb3095-2012《环境空气质量标准》中规定的室内空气各种与人体健康有关的物理、生物、化学和放射性物质的参数和指标分别导入智能家居环境系统数据层从而形成气象数据模块、用户习惯数据模块、用户“温度-湿度”数据模块和用户空气质量数据模块；
5.2、根据5.1的气象数据模块、用户习惯数据模块、用户“温度-湿度”数据模块和用户空气质量数据模块建立模型分析层，包括：习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块；
5.3、根据5.2的运行应用层习惯模型模块、用户“温度-湿度”模型模块、空气质量模型模块和空气质量标准数据模型模块建立运行应用层的人工智能运行模块；
5.4、运行应用层的人工智能运行模块结合各家庭成员的移动通信设备的定位信息判定其到家时间，并形成人工智能运行管理系统管理策略。
步骤6还包括：
6.1、人工智能运行管理系统将管理策略的运行指令通过云端服务器下达给智能集成通信系统，并由智能集成通信系统的智能集成控制装置向环境设备下达给家居环境设备终端；
6.2、家居环境设备终端开始运行；
6.3、传感器系统实时将各居住空间的环境参数数据通过智能集成通信系统上传给云端服务器；
6.4、人工智能运行管理系统接受步骤6.3的数据，当环境参数中的一项或多项数据达到人工智能运行管理系统将管理策略时，人工智能运行管理系统向对应的设备下达关停管理策略；
6.5、在步骤6.3至6.4的基础上，当环境参数中的一项或多项数据未达到人工智能运行管理系统将管理策略时，人工智能运行管理系统向对应的设备下达运行管理策略。
本发明基于大数据的人工智能家居环境系统控制方法由于采用了上述方案，使之与现有技术相比，具有以下的优点和积极的技术效果：
1)将制冷制热系统、新风系统和除霾除尘系统的整合到一起构成家居环境系统，通过抓取用户的生活习惯数据和环境参数数据，采用大数据的建模的方法给每个用户绘出家居环境的标签，极大的提高了用户居住时的舒适度；
2)在本方案中，因空气质量直接关乎到居住人的人体健康，故对空气质量采取远低于国标的核心指标参数来保证居家环境的空气质量，确保了居家空间的空气质量安全；
3)本方案采用用户生活习惯和移动通信设备定位相结合的方式，能极大的提高对用户生活习惯的准确率，避免单纯的定位导致位置发生偏差情况下对家居环境终端下达错误的运行指令；
4)本方案采用大数据和人工智能相结合的方式来管理家居空间的环境设备，在保证用户舒适和安全的情况下，能实现对环境设备的精准控制，提高了控制效率，同时，采用本方案，相比传统的独立控制和远程控制，能极大的节省家居环境设备使用过程中的能源费用，一般来说，至少节省能源15％左右。
以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但本发明不限制于以上描述的具体实施例，其只是作为范例。对于本领域技术人员而言，任何对于该系统进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所做出的均等变换和修改，都应涵盖在本发明的范围内。