[发明专利]基于决策树分类算法的空调智能温控系统及方法

权利要求书

1.基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，包括基于决策树分类算法的空调智能温控系统，且具体包括以下步骤：

A.在控制处理系统的分类决策树模型内预置正常情况下人体感觉舒适的环境数据的阈值范围作为分类决策树模型对环境数据的调控阈值范围；所述环境数据至少包含环境温度数据、湿度数据、体表温度数据、空气质量数据、和/或气流速度数据；

B.通过信息采集系统采集环境数据并传递至控制处理系统作为待判断环境数据；

C.在控制处理系统内通过分类决策树模型对待判断环境数据进行判断处理并生成对应的调控策略；

D.控制处理系统根据调控策略控制空调执行对应的操作；

所述步骤A中环境温度数据调控阈值范围为环境温度不大于T2、不小于T1，湿度数据调控阈值范围为空气湿度不小于P1、不大于P2，体表温度数据调控阈值范围为体表温度不小于ST1、不大于ST2，空气质量数据调控阈值范围为空气质量指数不大于AQI1、气流速度数据调控阈值范围为气流速度不小于V1、不大于V2；

所述步骤C中当待判断环境数据中的环境温度数据大于T2时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调进行降温处理，且至少将环境温度降低至T2，当待判断环境数据中的环境温度数据小于T1时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调进行升温处理，且至少将环境温度升高至T1；

当待判断环境数据中的空气湿度数据小于P1时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调进行加湿处理，且至少将空气湿度升高至P1，当待判断环境数据中的空气湿度数据大于P2时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调进行除湿处理，且至少将空气湿度降低至P2；

当待判断环境数据中的体表温度数据大于ST2时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调进行降温处理，且至少将体表温度数据降低至ST2，当待判断环境数据中的体表温度数据小于ST1时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调进行升温处理，且至少将体表温度数据升高至ST1；

当待判断环境数据中的空气质量指数大于AQI1时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调进行空气净化，且至少将空气质量指数降低至AQI1；

当待判断环境数据中的气流速度数据小于V1时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调加大风力，且至少将气流速度升高至V1，当待判断环境数据中的气流速度数据大于V2时，分类决策树模型输出的调控策略控制空调减小风力，且至少将气流速度降低至V2；

所述基于决策树分类算法的空调智能温控系统，包括信息采集系统和控制处理系统，所述信息采集系统用于采集环境数据，所述环境数据至少包含环境温度数据、湿度数据、体表温度数据、空气质量数据、和/或气流速度数据；所述控制处理系统内设有分类决策树模型，控制处理系统与信息采集系统相连，控制处理系统用于对信息采集系统采集的数据输入至分类决策树模型内进行分类处理，并根据分类决策树模型的分类结果控制空调执行对应的操作。

2.根据权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，所述环境数据的调控阈值范围可由用户自行设定或控制处理系统将用户多次设定的环境数据作为标准环境数据并设定于分类决策树模型内替代对应的环境数据的调控阈值范围。

3.根据权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，所述控制处理系统将用户多次设定的环境数据作为标准环境数据并设定于分类决策树模型内替代对应的环境数据的调控阈值范围时具体包括以下步骤：

S1.用户连续设定某一环境数据至某一固定值的次数超过a次时即采集用户多次自行设定的该环境数据的固定值；

S2.将该环境数据的固定值置于分类决策树模型内并作为该环境数据的标准值替代对应的环境数据的调控阈值范围。

4.根据权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，所述步骤B具体为：

B1.信息采集系统采集一个检测周期内的环境数据并传递至控制处理系统；所述一个检测周期为b秒，且信息采集系统每隔c秒即采集一次环境数据，其中，b＝c*n，n不小于1；

B2.控制处理系统对收到的一个检测周期内的各类环境数据进行平均值计算，并将得出的各类环境数据在一个周期内的平均值传递至分类决策树模型作为待判断环境数据。

5.根据权利要求1所述的基于决策树分类算法的空调智能温控方法，其特征在于，所述信息采集系统至少包含温度计、湿度计、空气质量分析装置和/或空气流动感应器。