[发明专利]一种设备控制方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种设备控制方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括如下步骤：获取目标时间数据；基于所述目标时间数据以及预先训练的极限梯度增强Xgboost模型，以获取所述目标时间数据对应的水温加热设备的第一使用时间数据；在当前时间数据满足所述第一使用时间数据时，控制所述水温加热设备。采用本发明，可以准确控制水温加热设备的水温加热时长，有效节省资源。

技术领域

本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种设备控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前在我国大部分地区，水温加热设备(如储水式电热水器)在家庭中的使用比较广泛。由于水温加热设备通常需要加热较长时间才可以达到设置的温度，因此，用户需要提前打开水温加热设备进行加热，但用户往往可能忘记加热时长而使得实际加热时长远远超过计划加热时长，从而导致资源浪费。

发明内容

本发明实施例提供一种设备控制方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决水温加热设备加热时长过长而导致资源浪费的问题。

本发明实施例第一方面提供了一种设备控制方法，包括：

获取目标时间数据；

基于所述目标时间数据以及预先训练的极限梯度增强Xgboost模型，以获取所述目标时间数据对应的水温加热设备的第一使用时间数据；

在当前时间数据满足所述第一使用时间数据时，控制所述水温加热设备。

可选的，所述基于所述目标时间数据以及预先训练的Xgboost模型，以获取所述目标时间数据对应的水温加热设备的第一使用时间数据之前，还包括：

采集历史时间数据对应的所述水温加热设备的第二使用时间数据；

创建Xgboost模型，将所述第二使用时间数据作为所述Xgboost模型的输入，以得到所述Xgboost模型的预测数据；

基于所述第二使用时间数据与所述预测数据对所述Xgboost模型进行调整，以生成训练后的所述Xgboost模型。

可选的，所述基于所述目标时间数据以及预先训练的极限梯度增强Xgboost模型，以获取所述目标时间数据对应的水温加热设备的第一使用时间数据，包括：

基于所述目标时间数据以及所述Xgboost模型，以获取多个弱分类器输出数据；

将所述多个弱分类器输出数据进行叠加，以得到所述目标时间数据对应的所述水温加热设备的第一使用时间数据。

可选的，所述采集历史时间数据对应的所述水温加热设备的第二使用时间数据之后，还包括：

采用预设编码方式对所述第二使用时间数据进行编码，以得到第二使用时间序列。

可选的，所述获取所输入的目标时间数据之后，还包括：

采用预设编码方式对所述目标时间数据进行编码，以得到目标时间序列；

所述基于所述目标时间数据以及预先训练的Xgboost模型，以获取所述目标时间数据对应的水温加热设备的第一使用时间数据，包括：

基于所述目标时间序列以及预先训练的Xgboost模型，以获取所述目标时间数据对应的所述水温加热设备的第一使用时间序列。

可选的，所述基于所述目标时间序列以及预先训练的Xgboost模型，以获取所述目标时间数据对应的所述水温加热设备的第一使用时间序列之后，还包括：

依次遍历所述第一使用时间序列中的各个元素，获取遍历到的所述各个元素中相邻两元素值为1的元素之间的距离；