【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，屬于智能建筑管理系統(tǒng)領(lǐng)域。
技術(shù)介紹
1、隨著智慧城市的快速發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，智慧公寓作為智慧城市的重要組成部分，其管理效率和服務(wù)質(zhì)量的提升成為研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的公寓管理通常依賴于預(yù)設(shè)規(guī)則或簡單的統(tǒng)計模型，這些方法在處理由大量智能設(shè)備和傳感器產(chǎn)生的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時，難以有效發(fā)揮作用，導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用率低，難以滿足現(xiàn)代居住者的需求。
2、在處理復(fù)雜的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）和簡單的深度學(xué)習(xí)模型（如前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）往往無法充分利用數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的高階關(guān)系和結(jié)構(gòu)信息。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（gnn）作為一種能夠處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，已經(jīng)在社交網(wǎng)絡(luò)分析、知識圖譜等領(lǐng)域取得了顯著成果。然而，智慧公寓內(nèi)的實體和關(guān)系更為復(fù)雜，涉及多元關(guān)系，傳統(tǒng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以全面捕捉。
3、超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（hypergraph?neural?network，hgn）作為gnn的擴(kuò)展，能夠處理超圖結(jié)構(gòu)，捕捉多元關(guān)系之間的高階關(guān)聯(lián)，為智慧公寓的管理數(shù)據(jù)優(yōu)化提供了新的解決方案，同時，量子計算技術(shù)的發(fā)展，特別是量子受激態(tài)演化算法，為解決復(fù)雜的組合優(yōu)化問題提供了可能，通過將智慧公寓的優(yōu)化問題映射為量子哈密頓量，可以利用量子算法求解全局最優(yōu)解。
4、此外，生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（gan）通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，能夠提升模型的泛化能力，適應(yīng)數(shù)據(jù)的分布變化，將gan引入智慧公寓的管理模型中，可以增強(qiáng)模型的魯棒性和適應(yīng)性。如何將超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、量子計算和對抗訓(xùn)練等有效融合，并應(yīng)
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)所要解決的技術(shù)問題是：在智慧公寓數(shù)據(jù)管理中，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)處理優(yōu)化計算效率不高，實時性差。
2、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)提供一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，包括以下步驟：
3、s1.采集智慧公寓內(nèi)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，并構(gòu)建超圖模型；
4、s2.構(gòu)建超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，所述超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于從智慧公寓的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)中提取高階特征，分析公寓內(nèi)各類實體之間的多元關(guān)系，所述實體包括房間、設(shè)備、傳感器、用戶；
5、s3.將智慧公寓管理中的優(yōu)化問題映射為量子哈密頓量優(yōu)化問題；所述優(yōu)化問題包括能源分配優(yōu)化；
6、s4.利用經(jīng)典優(yōu)化算法生成初步解，利用量子受激態(tài)演化算法進(jìn)行全局搜索得到優(yōu)化解，進(jìn)行協(xié)同優(yōu)化；
7、s5.?利用步驟s4協(xié)同優(yōu)化得到的優(yōu)化解??進(jìn)行智慧公寓的能源調(diào)度、設(shè)備控制。
8、前述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，在步驟s1中，包括：
9、s11.在智慧公寓內(nèi)，通過物聯(lián)網(wǎng)傳感器、智能設(shè)備和用戶終端，實時采集多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括環(huán)境參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)、用戶行為、能源消耗；
10、s12.對采集的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；
11、s13.基于預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，構(gòu)建智慧公寓的超圖模型?，其中：
12、節(jié)點(diǎn)集：包括所有設(shè)備、傳感器和用戶；
13、超邊集：表示多元關(guān)系，包括多個設(shè)備被同一用戶使用，或者多個傳感器共同監(jiān)測同一環(huán)境參數(shù)；
14、前述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，在步驟s2中，在超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，設(shè)計多層超圖卷積網(wǎng)絡(luò)，用于學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的高階特征表示，多層超圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和公式表示如下：
15、對于第??層，節(jié)點(diǎn)的特征表示為：
16、
17、其中：?是節(jié)點(diǎn)在第??層的隱藏表示；?是包含節(jié)點(diǎn)的超邊集合；
18、?是超邊包含的節(jié)點(diǎn)集合；是超邊的權(quán)重；和?是可學(xué)習(xí)的權(quán)重矩陣和偏置項；?是激活函數(shù)，表示節(jié)點(diǎn)u在第層的特征表示，節(jié)點(diǎn)u是與節(jié)點(diǎn)通過超邊連接的鄰居節(jié)點(diǎn)，是當(dāng)前被處理的節(jié)點(diǎn)，u是在同一超邊中的其它節(jié)點(diǎn)，參與計算節(jié)點(diǎn)的特征更新。
19、前述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，在步驟s2中，根據(jù)管理任務(wù)設(shè)置相應(yīng)的損失函數(shù)，總損失函數(shù)為：
20、
21、其中：?是任務(wù)數(shù)量；?是第??個任務(wù)的損失函數(shù)；?是任務(wù)權(quán)重；?是對抗損失；?是對抗損失的權(quán)重；
22、所述管理任務(wù)包括異常檢測、設(shè)備狀態(tài)反饋。
23、前述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，在步驟s2中，利用生成器和判別器構(gòu)建生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，對抗損失為：
24、<msub><mi>l</mi><mi>adv</mi></msub><mi>(g,d)=</mi><msub><mi>e</mi><mrow><mi>x～</mi><msub><mi>p</mi><mi>data</mi></msub></mrow></msub><mi>[logd(x)]+</mi><msub><mi>e</mi><mrow><mi>z～</mi><msub><mi>p</mi><mi>z</mi></msub></mrow></msub><mi>[log(1-d(g(z)))]</mi>
25、其中，<msub><mi>e</mi><mrow><mi>x</mi><mi>～</mi><msub><mi>p</mi><mi>data</mi></msub></mrow></msub><mi>[</mi><mi>?</mi><mi>]</mi>?表示從真實數(shù)據(jù)分布??中抽取的數(shù)據(jù)樣本?，所述數(shù)據(jù)樣本是智慧公寓中實際觀測到的數(shù)據(jù)；
26、<msub><mi>e</mi><mrow><mi>z</mi><mi>～</mi><msub><mi>p</mi><mi>z</mi></msub></mrow></msub><mi>[</mi><mi>?</mi><mi>]</mi>?表示從潛在變量??的分布??中抽取的樣本?；
27、?表示判別器對樣本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟S1中，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟S2中，在超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，設(shè)計多層超圖卷積網(wǎng)絡(luò)，用于學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的高階特征表示，多層超圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和公式表示如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟S2中，根據(jù)管理任務(wù)設(shè)置相應(yīng)的損失函數(shù)，總損失函數(shù)為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟S2中，利用生成器和判別器構(gòu)建生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，對抗損失為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟S3中，包括：1）初始狀態(tài)設(shè)定：從初始狀態(tài)??開始，初始狀態(tài)通過初始哈密頓量?的基態(tài)來確定，表示系統(tǒng)的最簡單配置；
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟S4中，包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方
9.一種計算機(jī)裝置/設(shè)備/系統(tǒng)，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序以實現(xiàn)權(quán)利要求?1-8任項所述方法的步驟。
10.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序/指令，其特征在于，該計算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求?1-8任一項所述方法的步驟。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟s1中，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟s2中，在超圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，設(shè)計多層超圖卷積網(wǎng)絡(luò)，用于學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)的高階特征表示，多層超圖卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和公式表示如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟s2中，根據(jù)管理任務(wù)設(shè)置相應(yīng)的損失函數(shù)，總損失函數(shù)為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步驟s2中，利用生成器和判別器構(gòu)建生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，對抗損失為：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智慧公寓的數(shù)據(jù)優(yōu)化方法，其特征在于，在步...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：周亞鳳，楊徐華，
申請(專利權(quán))人：南京信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院，
類型：發(fā)明
國別省市：
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