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原文传递空气指标预测模型库的建立方法及空气指标预测方法

专利名称：	空气指标预测模型库的建立方法及空气指标预测方法
摘要：	本发明实施例提供一种空气指标预测模型库的建立方法及空气指标预测方法。其中，针对多个训练对象，根据其空气指标时序数据分别确定空气指标的变化规律并根据变化规律来将多个训练对象分类为至少一个对象类型，并且，针对不同的对象类型分别建立预测模型，从而建立具有与对象类型对应的预测模型的空气指标预测模型库。这样，针对空气指标的变化规律不同的对象类型针对性地建模，能够使建立的预测模型更集中于训练数据本身的变化规律和与预测结果的对应关系，从而能够得到更具有针对性的、更高精度、高泛用性的预测模型。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	日本;JP
申请人：	大金工业株式会社
发明人：	陈上春;王欢
专利状态：	有效
申请日期：	2022-04-29T00:00:00+0800
发布日期：	2023-11-10T00:00:00+0800
申请号：	CN202210465806.2
公开号：	CN117030927A
代理机构：	北京三友知识产权代理有限公司
代理人：	王锴;陶海萍
分类号：	G01N33/00;G06F18/214;G06Q10/04;G06F16/29;G06F16/245;G;G01;G06;G01N;G06F;G06Q;G01N33;G06F18;G06Q10;G06F16;G01N33/00;G06F18/214;G06Q10/04;G06F16/29;G06F16/245
申请人地址：	日本大阪府大阪市
主权项：	1.一种空气指标预测模型库的建立方法，其特征在于，所述方法包括：根据多个训练对象的空气指标时序数据，确定所述多个训练对象的空气指标随时间的变化规律；根据所述多个训练对象的空气指标随时间的变化规律，将所述多个训练对象分类成至少一个对象类型；分别建立与各个对象类型对应的空气指标预测模型；以及根据各个对象类型的所述空气指标预测模型，形成空气指标预测模型库。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个训练对象的空气指标随时间的变化规律，包括：各个训练对象在预先划分的各个时间区间内的空气指标的不同变化状态的发生比例。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述空气指标的不同变化状态包括以下的至少一种：空气指标变化趋势性、空气指标变化平滑性以及所述空气指标变化趋势性和所述空气指标变化平滑性的组合。 4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述空气指标变化趋势性包括：上升、不变以及下降；所述空气指标变化平滑性包括：平滑地变化以及波动地变化。 5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述空气指标变化趋势性通过对所述空气指标时序数据的拟合直线方程的斜率来确定；所述空气指标变化平滑性通过所述空气指标时序数据的N阶差分均值来确定，N为大于0的整数。 6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先划分的各个时间区间根据一天中的固定时间、工作日、节假日、星期以及月份中的至少一个进行划分。 7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个对象的空气指标随时间的变化规律，将所述多个训练对象分类成至少一个对象类型，包括：根据所述多个训练对象的空气指标随时间的变化规律进行聚类，得到至少一个对象类型。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别建立与各个对象类型对应的空气指标预测模型，包括：针对所述对象类型，将属于所述对象类型的训练对象的空气指标时序数据作为训练数据，训练并建立与所述对象类型对应的空气指标预测模型。 9.根据权利要求1-8中的任一项所述的方法，其特征在于，所述空气指标包括以下至少一种：二氧化碳浓度、颗粒物浓度、湿度、温度、TVOC浓度以及甲醛浓度。 10.一种空气指标预测方法，其特征在于，所述方法包括：根据预测对象的空气指标时序数据，将所述预测对象与对象类型进行匹配，确定所述预测对象所属的对象类型；从空气指标预测模型库中调用与确定的所述对象类型对应的空气指标预测模型；以及使用调用的所述空气指标预测模型进行针对所述预测对象的空气指标预测，其中，所述空气指标预测模型库根据权利要求1-9中的任一项所述的方法建立。 11.一种空气处理方法，其特征在于，所述方法包括：根据预测对象的空气指标时序数据，将所述预测对象与对象类型进行匹配，确定所述预测对象所属的对象类型；从空气指标预测模型库中调用与确定的所述对象类型对应的空气指标预测模型；使用调用的所述空气指标预测模型进行针对所述预测对象的空气指标预测；以及根据针对所述预测对象的空气指标预测的预测结果，进行空气处理，其中，所述空气指标预测模型库根据权利要求1-9中的任一项所述的方法建立。 12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，所述根据预测对象的空气指标时序数据，将所述预测对象与对象类型进行匹配，确定所述预测对象所属的对象类型，包括：根据预测对象的空气指标时序数据，确定所述预测对象的空气指标随时间的变化规律；计算所述预测对象的空气指标随时间的变化规律与各个对象类型的空气指标随时间的变化规律的相似程度；以及将所述相似程度最高的对象类型作为所述预测对象所属的对象类型。 13.一种空气指标预测系统，其特征在于，所述系统包括：匹配模块，其根据预测对象的空气指标时序数据，将所述预测对象与对象类型进行匹配，确定所述预测对象所属的对象类型；存储模块，其存储根据权利要求1-9中的任一项所述的方法建立的空气指标预测模型库；以及预测模块，其从所述存储模块存储的所述空气指标预测模型库中，调用与所述匹配模块确定的所述对象类型对应的空气指标预测模型，并使用调用的所述空气指标预测模型进行针对所述预测对象的空气指标预测。 14.根据权利要求13所述的空气指标预测系统，其特征在于，所述系统还包括：采集模块，其采集所述预测对象处的空气指标数据。 15.一种空气处理系统，其特征在于，所述空气处理系统包括：根据权利要求13或14所述的空气指标预测系统，其进行针对预测对象的空气指标预测；以及空气处理设备，其根据针对所述预测对象的空气指标预测的预测结果，进行空气处理。
所属类别：	发明专利