[发明专利]一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统及调节方法

权利要求书

1.一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、报警模块以及控制模块；

所述数据采集模块实现室内外环境参数包括湿度、风速、光照、PM2.5以及压力的采集，数据处理模块调控算法使用LSTM神经网络，实现了环境参数接收、存储与处理；

所述数据处理模块，是基于神经网络算法调控的云计算服务；

所述控制模块实现收发控制状态，控制改变窗户开关和窗帘开关状态；

所述报警模块，当窗边压力超过设定阈值时，报警模块发出警报，并将数据传输至控制模块，驱动窗户关闭。

2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，所述数据采集模块包括湿度传感器、光照度传感度、风速传感器、PM2.5传感器以及压力传感器；所述湿度传感器、光照度传感度以及风速传感器均位于窗框向外边缘。

3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，所述PM2.5传感器的数量有两个，分别位于窗户的内外侧，所述PM2.5传感器采集室内外的空气质量数据，将采集数据通过所述数据传输模块传输给所述数据处理模块，再将经过处理的数据传输给所述控制模块，当室外的空气质量低于室内的空气质量，则控制模块控制窗户关闭，当室内的空气质量低于室外的空气质量时，控制模块驱动窗户打开。

4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，所述数据传输模块包括单片机、WIFI模块以及云服务。

5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，所述数据采集模块、数据处理模块与控制模块之间通过数据传输模块进行连接，所述数据采集模块将室内外环境数据采集传输到所述单片机中，经过处理和整合将数据传送到所述数据处理模块，随后传送到所述控制模块，所述控制模块根据数据控制窗户窗帘的开关和警报。

6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，所述数据采集模块将从传感器中采集到的数据发送至单片机中，单片机使用WIFI模块将数据通过天线发送给路由器，路由器与服务器进行无线通信。

7.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，所述LSTM网络的调控系统根据实时的室外环境信息，输出窗户的开关状态，用户在服务器平台设置定时时间，控制窗户和窗帘的开关和闭合，并根据指令和每天反馈回来的环境数据进行内部的更新训练，学习掌握用户的使用习惯，满足用户个性化、多元化的需求。

8.根据权利要求1所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，所述控制模块控制窗帘的开关时，通过控制窗帘的电机旋转，使得窗帘的环扣缓缓移动，当碰到微动开关后，电机停止旋转，窗帘得以关闭。

9.一种基于神经网络算法调控的智能窗户调节方法，用于如权利要求1-8任一项所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在t时刻，x为输入的环境参数，h为输出的窗户状态，对环境参数x进行归一化处理，将数据集划分为训练集和验证集两部分；

S2、用户更改窗户的开关状态，服务器接收到更改指令后改变窗户的开关状态并更新数据，系统在每日零点根据前一天的环境数据和窗户的开关状态更新训练集；

S3、将数据集的阈值数据输入到训练好的LSTM模型中，LSTM模型预测后一时段内的环境参数，将预测的环境参数与验证集的实际值对比，验证该方法的预测的精度；

S4、达到预定精度后，LSTM模型对新产生的环境数值进行预测，根据预测结果进行调控窗户系统的设计。