[发明专利]基于神经网络的室内空气质量预测方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种基于神经网络的室内空气质量预测方法、装置及电子设备，涉及室内空气质量预测领域，包括获取目标室内空间的待预测的室内空气质量指标以及预确定的室内环境指标及其参数值；基于待预测的室内空气质量指标、预确定的室内环境指标在预先训练的多个神经网络室内空气质量预测模型中选取目标神经网络室内空气质量预测模型；将目标室内空间的预确定的室内环境指标的参数值作为目标神经网络室内空气质量预测模型的输入，输出为待预测的室内空气质量指标值。该方法更加灵活、方便、快捷，在得到比较全面的空气质量评价结果的同时，预测精度较高，可靠性强。

技术领域

本发明涉及室内空气质量预测技术领域，尤其是涉及一种基于神经网络的室内空气质量预测方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，室内空气质量各项指标数据的获得方法最常用的有现场定时监测法及在线实时传感监测法。现场定时监测法是采用某些复杂的空气质量监测设备在特点时间点现场监测，获得相关的空气质量指标数据；在线实时传感监测法一般是基于各类监测传感器，采用有线或无线传输系统，获取室内空气质量的实时及历史监测数据。

在实际的民用生活中上述两种监测方法均存在使用缺陷，如现场定时监测法不能进行长久数据监测与分析，数据缺乏有效代表性，无法表征室内环境空气质量的长期状况，达不到日益趋高的环境质量标准及社会需求。而在线实时传感监测法系统复杂，包括监测模块、传输模块、存储及显示模块等，目前在民用中覆盖范围小，且室内空气质量参数指标多，要求的传感器类型及数量也多，很难得到全面的空气质量评价结果。

综上，现有技术中仅存在采用空气质量监测设备或传感监测系统对室内空气质量进行监测的方法；而对于室内空气质量进行预测方法目前尚未提及。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供基于神经网络的室内空气质量预测方法、装置及电子设备。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于神经网络的室内空气质量预测方法，包括以下步骤：

获取目标室内空间的待预测的室内空气质量指标；

获取所述目标室内空间的预确定的室内环境指标以及所述预确定的室内环境指标的参数值；

基于所述待预测的室内空气质量指标、所述预确定的室内环境指标在预先训练的多个神经网络室内空气质量预测模型中选取目标神经网络室内空气质量预测模型；其中每个神经网络室内空气质量预测模型对应于一个或多个室内空气质量指标；

将所述目标室内空间的所述预确定的室内环境指标的参数值作为所述目标神经网络室内空气质量预测模型的输入，输出为待预测的室内空气质量指标值。

结合第一方面，本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

获取所述目标室内空间的类型；

所述基于所述待预测的室内空气质量指标、所述预确定的室内环境指标在预先训练的多个神经网络室内空气质量预测模型中选取目标神经网络室内空气质量预测模型，包括：

基于所述目标室内空间的类型、所述待预测的室内空气质量指标以及所述预确定的室内环境指标在预先训练的多个神经网络室内空气质量预测模型选取目标神经网络室内空气质量预测模型；其中每个神经网络室内空气质量预测模型对应于一个室内空间的类型，每个神经网络室内空气质量预测模型对应于一个或多个室内空气质量指标。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述方法还包括：

构建多个神经网络室内空气质量预测模型。

结合第一方面的第二种可能的实施方式，本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，