本發明專利技術公開了一種智慧公寓資源動態優化控制方法及系統，包括：步驟一.利用多源數據采集模塊收集智慧公寓中的多維數據，包括能源使用數據、環境參數及居住者行為模式數據；步驟二.利用數據預處理模塊將采集的多維數據進行預處理，并將預處理后的數據轉換成適用于張量運算的格式；步驟三.采用預設算法對步驟二獲得的多維數據進行優化處理；步驟四.利用步驟三處理后的數據，訓練機器學習模型，并將實時數據輸入訓練后的機器學習模型，得到公寓內部環境參數的變化趨勢數據，根據得到的變化趨勢數據及用戶行為數據動態調整公寓的能源分配和設施運行計劃。本發明專利技術的方法能有效提升智慧公寓居住者的生活質量，實現資源使用的最大化效率和環境的最優化調整。
1、隨著城市化進程的加速和科技的快速發展，智慧建筑管理系統已成為提高建筑效率、降低運營成本并提升居住者舒適度的重要工具。在傳統的建筑管理系統中，資源分配和設施維護往往依賴于定期的人工檢查和固定的調度計劃，這不僅耗時耗力，而且很難及時響應突發事件和環境變化。
2、此外，現有的智慧建筑管理系統通常缺乏對大量散亂數據的有效處理和分析能力，無法充分利用從建筑環境中收集到的多源數據，這些數據包括能源消耗、環境參數以及居住者的行為模式，都是優化建筑管理和提升居住體驗的關鍵因素。
3、盡管現有技術已經提出了多種智慧建筑管理解決方案，包括使用物聯網技術進行數據收集和使用簡單的規則引擎進行設備控制，但這些解決方案通常缺乏靈活性，并不能有效應對復雜或不斷變化的管理需求，例如，無法精確預測能源需求的波動或自動調整資源分配以應對即時的環境變化。
4、此外，許多系統未能充分利用有效算法，特別是在數據處理和預測建模方面，張量分解和共軛梯度方法等數學方法可以提供更準確的數據分析和優化策略，但在現有的智慧建筑管理系統中未得到應用。
5、因此，需要一種智慧公寓資源管理系統，利用數學模型和機器學習方法，以實現對公寓資源的高效動態管理，提升系統的自動化和智能化水平。自動分析和處理來自智慧公寓的多維數據，實時優化資源分配，預測和響應各種環境和操作條件的變化，從而提供更加經濟、高效且舒適的居住環境。
>技術實現思路1、本專利技術所要解決的技術問題：如何通過采集的多源數據，優化能源使用和居住環境，實現對智慧公寓的資源動態優化管理。
2、為解決上述技術問題，本專利技術提供一種智慧公寓資源動態優化控制方法，包括以下步驟：
3、步驟一.利用多源數據采集模塊收集智慧公寓中的多維數據，包括能源使用數據、環境參數及居住者行為模式數據；
4、步驟二.利用數據預處理模塊將采集的多維數據進行預處理，并將預處理后的數據轉換成適用于張量運算的格式；
5、步驟三.采用預設算法對步驟二獲得的多維數據進行優化處理；
6、步驟四.利用步驟三處理后的數據，訓練機器學習模型，并將實時數據輸入訓練后的機器學習模型，得到公寓內部環境參數的變化趨勢數據，根據得到的變化趨勢數據及用戶行為數據動態調整公寓的能源分配和設施運行計劃。
7、在步驟一中，所述能源使用數據包括水、電、天然氣數據，環境數據包括溫度、濕度、co2濃度。
8、在步驟二中，在去除異常值和噪聲過程中，使用高斯過程進行異常值檢測和修正，以提高系統對異常事件的響應能力，公式如下：
9、；
10、其中是核函數，用于計算任意兩點和間的協方差，和是高斯過程的長度尺度和振幅，是噪聲項，是克羅內克函數。
11、然后對收集的數據進行歸一化處理，確保輸入數據的一致性和標準化，便于后續的數據分析。
12、在步驟二中，數據預處理包括對數據進行季節性調整和趨勢分離。
13、在步驟三中，所述預設算法為：利用張量分解方法分析多維數據，提取關鍵信息，同時采用共軛梯度方法優化計算，公式如下：
14、??????式（1）；
15、?????????式（2）；
16、????????式（3）；
17、???式（4）；
18、???????????式（5）；
19、表示第次迭代得到的張量估計值，在優化問題中,存在最優的張量使得目標函數最小化；表示目標函數在張量處的梯度；是第次迭代的步長因子；表示第次迭代的殘差向量；表示第次迭代的搜索方向向量；是計算第次搜索方向時的系數；是線性算子,將張量映射為另一個張量；是常數張量；表示張量的內積運算。
20、在步驟三中，所述張量分解采用cp分解或tucker分解方法，將收集到的多維數據進行分解，以分析出數據中存在的關聯，分解模型如下：
21、；
22、表示原始的多維數據,包括從智慧公寓采集到的能源使用數據、環境參數和居住者行為數據等構成的高階張量；是張量分解的秩(rank),即分解得到的因子數量；是第個分量的權重系數,反映該分量的重要程度；分別是第個分量在各個維度上的因子向量；表示向量的外積運算；符號表示將個張量相加,得到原始張量。
23、在步驟四中，利用張量分解神經網絡模型進行預測，包括以下步驟:
24、1時間窗口劃分:將輸入的時間序列數據劃分為若干個重疊的時間窗口,每個窗口對應一個子張量，初始時間窗口的大小可以根據先驗知識或交叉驗證來確定；
25、2）在每個預測步驟,根據當前時間窗口的預測誤差自動調整下一步的窗口大小，如果預測誤差大于設定值,則縮小時間窗口以捕捉更短尺度的動態變化；如果預測誤差小于設定值,則擴大時間窗口以利用更長尺度的趨勢信息；
26、3）對每個時間窗口對應的子張量進行tucker分解或cp分解,得到一組因子矩陣和核張量,描述相應時間窗口內的潛在模式；
27、4）時間因子矩陣更新:利用循環神經網絡學習分解得到的時間模態因子矩陣的演化規律,并預測下一個時間窗口的因子矩陣；
28、5）利用預測得到的因子矩陣,重構出下一個時間窗口的張量,得到未來一段時間內環境參數的預測值；
29、6）每預測完一個時間窗口,將窗口向前滑動一個步長,重復步驟2）-5）,實現連續的多步預測。
30、一種計算機裝置/設備/系統，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序以實現上述方法的步驟。
31、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現上述方法的步驟。
32、一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，該計算機程序/指令被處理器執行時實現上述方法的步驟。
33、本專利技術達到的有益效果：本專利技術的智慧公寓資源動態優化控制方法，通過綜合運用張量分解和共軛梯度方法處理收集到的多源數據，利用機器學習模型進行居住者行為分析，自動調整能源分配，優化hvac系統運行策略，能有效提升智慧公寓的管理效率和居住者的生活質量，實現資源使用的最大化效率和環境的最優化調整，同時，本專利技術的方法減少算法中的參數空間，提高了在復雜場景下的魯棒性和精確性。
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【技術保護點】
1.一種智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟一中，所述能源使用數據包括水、電、天然氣數據，環境數據包括溫度、濕度、CO2濃度。
3.根據權利要求1所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟二中，在去除異常值和噪聲過程中，使用高斯過程進行異常值檢測和修正，公式如下：
4.根據權利要求3所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟二中，數據預處理包括對數據進行季節性調整和趨勢分離。
5.根據權利要求1所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟三中，所述預設算法為：利用張量分解方法分析多維數據，提取關鍵信息，同時采用共軛梯度方法優化計算，公式如下：
6.根據權利要求5所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟三中，所述張量分解采用CP分解或Tucker分解方法，將收集到的多維數據進行分解，以分析出數據中存在的關聯，分解模型如下：
7.根據權利要求1所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟四中，利用張量分解神經網絡模型進行預測，包括以下步驟:
8.一種計算機裝置/設備/系統，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序以實現權利要求?1-7任項所述方法的步驟。
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求?1?-7任一項所述方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，該計算機程序/指令被處理器執行時實現權利要求?1?-7任一項所述方法的步驟。
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【技術特征摘要】
1.一種智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟一中，所述能源使用數據包括水、電、天然氣數據，環境數據包括溫度、濕度、co2濃度。
3.根據權利要求1所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟二中，在去除異常值和噪聲過程中，使用高斯過程進行異常值檢測和修正，公式如下：
4.根據權利要求3所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟二中，數據預處理包括對數據進行季節性調整和趨勢分離。
5.根據權利要求1所述的智慧公寓資源動態優化控制方法，其特征在于，在步驟三中，所述預設算法為：利用張量分解方法分析多維數據，提取關鍵信息，同時采用共軛梯度方法優化計算，公式如下：
6.根據權利要求5所述的智慧公寓資源動態...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周亞鳳，喬潔，崔艷春，
申請(專利權)人：南京信息職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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