用户行为自学习空调系统及其控制方法
【技术领域】
[0001] 本发明设计空调器技术领域，特别设及一种用户行为自学习空调系统的控制方法 W及一种用户行为自学习空调系统。
【背景技术】
[0002] 日常生活中，人们使用空调常常遇到运些情况：上班时每次都要手动关闭家里的 空调、下班后每次都要手动关闭办公室的空调、晚上睡觉时每次都要手动打开邸室空调等， 给用户带来很大的不便。
【发明内容】
[0003] 本申请是基于W下认识提出的：虽然有少数人行为活动不规律，但大多数人遵循 着简单的重复模式。一项发表在《科学》杂志上的研究发现，93%的人类行为是可W预测的， 预测方式是根据个体之前的行为轨迹预测个体未来的行为内容。
[0004] 基于此，本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本 发明的一个目的在于提出一种用户行为自学习空调系统的控制方法，通过不断学习自动优 化用户行为规律，可W按照用户的行为规律智能地控制空调器。 阳〇化]本发明的另一个目的在于提出一种用户行为自学习空调系统。
[0006] 为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种用户行为自学习空调系统的控 制方法，所述用户行为自学习空调系统包括至少一个空调器、通信装置、通过所述通信装置 与每个空调器进行通信的智能控制装置，所述智能控制装置包括信息采集模块、信息处理 模块和行为预测模块，所述控制方法包括W下步骤：所述信息采集模块实时采集用户对每 个空调器的控制信息W形成用户行为数据库；所述信息处理模块对所述用户行为数据库进 行分析和处理W获取用户行为规律，并根据所述用户行为规律生成用户行为模型；所述行 为预测模块根据所述用户行为模型预测所述用户对每个空调器的控制行为W生成相应控 制参数，W根据所述相应控制参数控制对应的空调器。
[0007] 根据本发明实施例提出的用户行为自学习空调系统的控制方法，通过信息采集模 块实时采集用户对每个空调器的控制信息W形成用户行为数据库，并通过信息处理模块对 用户行为数据库进行分析和处理W获取用户行为规律，然后根据用户行为规律生成用户行 为模型，最后，行为预测模块根据用户行为模型预测用户对每个空调器的控制行为W生成 相应控制参数，W根据相应控制参数控制对应的空调器。由此，该方法通过不断学习自动优 化用户行为规律，可有效预测用户行为，并按照用户行为规律智能地控制空调器，例如可W 智能地打开/关闭用户想要打开/关闭的空调器，为用户带来更好的便利和体验，并且该方 法具有很强的实用性，也为家电智能化发展提供有益地探索。
[0008] 根据本发明的一些实施例，所述控制信息包括控制对象、控制时间点和控制指令。
[0009] 根据本发明的一些实施例，所述用户行为模型包括每个空调器运行的时间段、每 个空调器在各个时间段的运行参数和每个空调器在各个时间段的使用概率。
[0010] 根据本发明的一些实施例，所述行为预测模块根据所述用户行为模型预测所述用 户对每个空调器的控制行为W生成相应控制参数，具体包括：所述行为预测模块根据所述 用户行为模型和当前所处时间段计算当前时间段每个空调器的使用概率，并对当前时间段 每个空调器的使用概率进行判断；如果当前时间段任意一个空调器的使用概率大于或等于 预设的开机阔值，所述行为预测模块则生成控制该空调器开机的控制参数；如果当前时间 段任意一个空调器的使用概率小于或等于预设的关机阔值，所述行为预测模块则生成控制 该空调器关机的控制参数。
[0011] 根据本发明的一些实施例，所述的用户行为自学习空调系统的控制方法还包括： 实时更新所述用户行为模型。
[0012] 为达到上述目的，本发明另一方面实施例还提出了一种用户行为自学习空调系 统，包括：至少一个空调器；通信装置，所述通信装置与每个空调器相连；智能控制装置，所 述智能控制装置与所述通信装置相连W通过所述通信装置与每个空调器进行通信，所述智 能控制装置包括信息采集模块、信息处理模块和行为预测模块，其中，所述信息采集模块用 于实时采集用户对每个空调器的控制信息W形成用户行为数据库，所述信息处理模块用于 对所述用户行为数据库进行分析W获取用户行为规律，并根据所述用户行为规律生成用户 行为模型，所述行为预测模块用于根据所述用户行为模型预测所述用户对每个空调器的控 制行为W生成相应控制参数，W根据所述相应控制参数控制对应的空调器。
[0013] 根据本发明实施例提出的用户行为自学习空调系统，通过信息采集模块实时采集 用户对每个空调器的控制信息W形成用户行为数据库，并通过信息处理模块对用户行为数 据库进行分析和处理W获取用户行为规律，然后根据用户行为规律生成用户行为模型，最 后，行为预测模块根据用户行为模型预测用户对每个空调器的控制行为W生成相应控制参 数，W根据相应控制参数控制对应的空调器。由此，该系统通过不断学习自动优化用户行为 规律，可有效预测用户行为，并按照用户行为规律智能地控制空调器，例如可W智能地打开 /关闭用户想要打开/关闭的空调器，为用户带来更好的便利和体验，并且该系统具有很强 的实用性，也为家电智能化发展提供有益地探索。
[0014] 根据本发明的一些实施例，所述控制信息包括控制对象、控制时间点和控制指令。
[0015] 根据本发明的一些实施例，所述用户行为模型包括每个空调器运行的时间段、每 个空调器在各个时间段的运行参数和每个空调器在各个时间段的使用概率。
[0016] 根据本发明的一些实施例，所述行为预测模块进一步根据所述用户行为模型和当 前所处时间段判断计算当前时间段每个空调器的使用概率，并对当前时间段每个空调器的 使用概率进行判断，其中，如果当前时间段任意一个空调器的使用概率大于或等于预设的 开机阔值，所述行为预测模块则生成控制该空调器开机的控制参数；如果当前时间段任意 一个空调器的使用概率小于或等于预设的关机阔值，所述行为预测模块则生成控制该空调 器关机的控制参数。
[0017] 根据本发明的一些实施例，所述智能控制装置还用于实时更新所述用户行为模 型。
【附图说明】
[001引图1是根据本发明实施例的用户行为自学习空调系统的控制方法的流程图；
[0019] 图2是根据本发明一个实施例的用户行为自学习空调系统的控制方法的流程图；
[0020] 图3是根据本发明实施例的用户行为自学习空调系统的方框示意图。
【具体实施方式】
[0021] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附 图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
[0022] 下面参考附图来描述本发明实施例提出的用户行为自学习空调系统的控制方法 W及执行该方法的用户行为自学习空调系统。
[002引图1是根据本发明实施例的用户行为自学习空调系统的控制方法的流程图。用户 行为自学习空调系统包括至少一个空调器、通信装置、通过通信装置与每个空调器进行通 信的智能控制装置，即言，至少一个空调器与智能控制装置之间通过通信装置进行通信，通 信方式可采用CAN总线通信或者串行通信方式。智能控制装置包括信息采集模块、信息处 理模块和行为预测模块。如图1所示，控制方法包括W下步骤：
[0024] S1 :信息采集模块实时采集用户对每个空调器的控制信息W形成用户行为数据 库。
[0025] 其中，控制信息包括控制对象、控制时间点和控制指令。
[00%] 需要说明的是，控制对象可W是指空调器的标识信息，控制指令可W是指用户向 相应的空调器输入的指令例如开机指令或关机指令等，控制时间点可W是指接收到控制指 令即用户输入的指令的时间点，运样针对每个控制对象（空调器），实时采集用户输入的控 制指令和接收该控制指令的控制时间点并存储至相应的位