CN111143345A - 价值驱动的面向目的融合的优化*** - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种价值驱动的面向目的融合的优化***，通过集成模式整体控制不同被控对象的子***的数据采集与处理模块、统计学习模块、目的分析逻辑判断模块、设置运行模块进行用户目的融合建模，在价值驱动下结合健康有利原则，最后根据计算结果进行具体设置，不同被控对象的子***由控制***统一管理，最小化能量消耗，最大化舒适度体验，解决了被控对象不能及时开关被控对象而造成的低舒适度、浪费能源等问题。

Description

价值驱动的面向目的融合的优化***
技术领域
本发明是一种价值驱动的面向目的融合的优化***，属于信息化领域。
背景技术
在技术日新月异的当下，市场上不乏有打着智慧、健康口号的产品，各厂商更是想尽办法满足用户的需求和喜好，以期得到更大的市场。当前的产品大多是单独运行，没有将不同产品通过某种方式联合起来，不同的产品采集的数据有很多内容是重复的，造成了大量的数据冗余，没有考虑到数据的重用特性，只是一味地采集数据，造成了大量的浪费，对产品的储存处理功能要求很高；并且无法准确判断出用户的目的，进而将用户目的进行融合，智能化程度不高。
发明内容
技术问题：当前的产品大多是单独运行，没有将不同产品通过某种方式联合起来，不同的产品采集的数据有很多内容是重复的，造成了大量的数据冗余，没有考虑到数据的重用特性，只是一味地采集数据，造成了大量的浪费，对产品的储存处理功能要求很高；并且无法准确判断出用户的目的，无法将用户目的进行融合，智能化程度不高。
技术方案：针对上述问题，本发明设计一种价值驱动的面向目的融合的优化***，将采集到的数据按照工作日和非工作日进行区分，结合数据的重用特性，收集相关数据，进行统计计算，结合健康有利原则，判断出用户的目的，将用户的不同目的进行融合，以价值为驱动，进行对被控设备的设置；不同被控设备被控制***总控，控制***管理下的不同被控设备之间数据共享；拟合出不同年龄、身体素质、地域的用户的期望舒适变化曲线，满足用户的真实需要。
体系结构：
一种价值驱动的面向目的融合的优化***，其特征在于被控对象的启动关闭的过程由价值驱动，并且融合用户目的，优化被控对象的使用，在被控对象的使用过程中，最小化能量消耗，最大化用户舒适度，具体步骤为：
S1：控制***确定用户使用被控对象的目的；
S2：控制***根据用户的不同目的，进行目的融合的相关计算，在价值驱动下，结合优化节能效果进行优化，得出最终计算结果；
S3：根据计算结果启动关闭被控对象。
其中还包括基于用户健康考虑的因素，将用户健康考虑作为参数进行整体控制；
其中还包括室内外不同被控对象联合起来，数据共享，共同构成一个整体，相互作用；
其中还包括不同被控对象的子***，被控对象的子***由数据采集与处理模块、统计学习模块、目的分析逻辑判断模块、设置运行模块、多用户协调模块构成；被控对象的子***由控制***统一协调管理；
其中步骤1还包括使用被控对象子***的数据采集与处理模块、统计学习模块、目的分析逻辑判断模块进行运算；
其中数据采集与处理模块操作步骤如下：以时间作为数据采集的标记，由用户的具体职业进行划分，大致可分为工作日和非工作日（非工作日包括周六、周日、法定节假日）两类；在时间标记上进行用户使用被控对象的基础数据采集工作，包括该地的外部天气情况、室内情况、用户使用被控对象的具体设置数据；将子***采集到的多元数据进行整合，根据被控对象的运行时间、温度、湿度、负离子浓度变化程度，拟合出该房间在此类室内装修材料基础上的变化曲线，其中房间装修材料、体积、设置数据是已知条件，自变量为运行时间，因变量为温度、湿度、负离子浓度，其中因变量相互独立，得出同一间房随着使用时间的变化，温度、湿度、负离子浓度的变化曲线；根据数据的重用特性，已拟合出该房间各因素的变化曲线后，相关数据不再继续进行此类处理；根据外部气象条件的变化情况，若外部气温、湿度、风力强度变化幅度不大，即在固定时间段（
Figure 857372DEST_PATH_IMAGE002
）内，气温temp的变化幅度气温差
Figure 446617DEST_PATH_IMAGE004
、空气相对湿度RH的变化幅度湿度差
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，数据采集与处理模块进行数据重用，不进行新的采集任务；
其中统计学习模块操作步骤如下：由数据采集与处理模块采集到的以时间作为标记的多元原始数据输入到统计学习模块，经过统计学习后，找出用户使用被控设备的时间范围[t1,t2]，说明在时间范围[t1,t2]内用户使用被控设备的概率
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，若
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，则说明用户在该时段使用被控设备的可能性很大，将统计结果按工作日与非工作日分类，统计出各个时间段内用户使用被控设备的概率
Figure 491933DEST_PATH_IMAGE008
，汇总成表，作为控制***智能开启关闭被控设备的依据；由不同身体素质、地理环境的用户使用被控设备的设置数据，结合健康有利原则，即符合人体健康的科学理论，抽象出用户的期望舒适变化曲线，作为用户使用被控设备的重要参考因子；可将拟合出的用户期望舒适变化曲线按照不同分类，比如按不同身体素质、地理环境分类后将数据传送至生厂商总部，进行大规模数据的整体拟合，得出用户期望舒适变化曲线模型，该模型可在用户新买相关产品、还未收集到足够的个人使用数据时，为用户作参考；
其中目的分析逻辑判断模块操作步骤如下：目的可分为舒适与节能；舒适是指通过对被控设备的开启关闭进行控制，结合用户所在房间的各因素变化曲线与健康有利原则，不考虑耗能问题，使被控设备分阶段运行，直到达到完全满足用户期望舒适的程度；节能是指减小所耗能源，不完全满足用户期望舒适的设置；由被控对象的子***的数据采集与处理模块采集到的数据作为目的分析逻辑判断的数据支撑，由用户的设置数据判断出用户的目的，若用户使用被控设备的设置数据与期望舒适变化曲线贴合程度高且使用时间长，则认为该用户的目的是舒适的可能性大，拟合出可能性大小数据；若用户使用被控设备的设置数据与期望舒适变化曲线贴合程度较低或使用时间较短，则认为该用户的目的是节能的可能性大，拟合出可能性大小数据；
其中步骤2还包括使用被控对象子***的设置运行模块进行被控***的具体设置；
其中被控对象的子***的设置运行模块操作步骤如下：由拟合出的不同目的的可能性大小数据，将其代入最终设置公式
Figure DEST_PATH_IMAGE012
，其中popi代表目的i，di表示目的i可能性大小数据，且i=1:舒适；i=2:节能，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
，即最终设置共同考虑用户舒适与节能，但关注的重要程度不同，由可能性大小数据决定；***得到最终设置公式后，进行耗能运算，并将耗能运算结果发送给用户，由用户进行选择，若用户选择接受，则按相应设置启动空调，若用户不接受，则按用户要求改动相应设置，再次进行计算，直到用户选择接受；
其中步骤2还包括用被控对象子***的多用户协调模块进行多用户共同使用被控对象的情形下进行***优化；
其中被控对象的子***的多用户协调模块操作步骤如下：
多用户同时处于一个空间内，且各个用户的期望舒适曲线不同，可接收不同用户的不同期望期望舒适曲线值并进行交计算，得出一个交集即为多用户均能接受的温度值区间，以此作为被控设备的设定；若做交运算所得结果为空集，对用户根据不同因素分配不同的权重，权重由用户自己设定，最终被控设定温度由公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE016
决定，WEnd是最终期望设置， Wi是用户i的期望值，qi是用户i的权重占总权重的比率；
最后，根据计算结果开启关闭被控设备。
本发明具有以下有益效果：
1.充分利用数据重用特性，减少数据冗余；
2.通过数据支撑，确定用户使用被控设备的时间与期望舒适变化曲线，被控设备自动开启关闭，提高用户的舒适度与效率；
3.通过统计学习模块获得不同身体素质、地理环境等用户的期望舒适变化曲线，在用户使用被控设备初期就可得到较为适宜的设置数据。
附图说明
图 1 是价值驱动的面向目的融合的优化***的详细流程图。
具体实施方式：
一种价值驱动的面向目的融合的优化***，其特征在于被控对象的启动关闭的过程由价值驱动，并且融合用户目的，优化被控对象的使用，在被控对象的使用过程中，最小化能量消耗，最大化用户舒适度，具体步骤为：
1.用户在刚刚使用空调时，空调尚未采集到用户使用空调的足够数据，用户此时根据自身具体情况选择空调厂商推荐的用户期望舒适变化曲线模型，该模型提供符合用户自身设定的身体素质、地理环境分类的不同季节各项设置值，设置值包括：温度temp建议设置、湿度RH建议设置、负离子浓度c建议设置，用户可以选择接受各项设置值的建议，也可以根据自身需求进行调整，最终设置值数据会录入空调子***的数据采集与处理模块；
在用户使用空调的过程中采集数据，以时间作为数据采集的标记，由用户的具体职业进行划分，大致可分为工作日和非工作日（非工作日包括周六、周日、法定节假日）两类；假设用户的职业为公司白领，工作日按照具体上班时间活动，早上8：00准时出门工作，下午18:00下班返回家中；非工作日内用户的活动更加灵活；
在时间标记上进行用户使用空调的基础数据采集工作，包括该地的外部天气情况、室内情况、用户使用空调的具体设置数据；将子***采集到的多元数据进行整合，根据空调的运行时间t运行、室内温度temp室内、室内湿度RH室内、室内负离子浓度c室内的变化程度，拟合出该房间在此类室内装修材料基础上的变化曲线，其中房间装修材料、体积、设置数据是已知条件，自变量为运行时间，因变量为室内温度、室内湿度、室内负离子浓度，其中因变量相互独立，得出同一间房随着使用时间的变化，温度、湿度、负离子浓度的变化曲线分别为
Figure DEST_PATH_IMAGE018
；根据数据的重用特性，已拟合出该房间各因素的变化曲线后，相关数据不再继续进行此类处理；根据温度、湿度、负离子浓度的变化曲线，可以计算出由室内温度、湿度、负离子浓度变化到设定值所需要的时间，由此可以在用户到达目的地之前开启空调，将室内温度、湿度、负离子浓度调节到适宜程度，提高用户的舒适度；此类数据经过用户同意后可上传至生产厂家，进行数据汇总与整理，拟合出不同装修材料、房间体积、外部环境等因素与室内温度、湿度、负离子浓度变化的关系，更好地为用户提供更加智能、舒适的服务；
根据外部气象条件的变化情况，若外部气温、湿度、风力强度变化幅度不大，即在固定时间段（
Figure DEST_PATH_IMAGE020
）内，气温temp的变化幅度气温差
Figure DEST_PATH_IMAGE022
、空气相对湿度RH的变化幅度湿度差
Figure DEST_PATH_IMAGE024
，数据采集与处理模块进行数据重用，不进行新的采集任务；例如用户所在地今日的外部气象情况与昨日相比变化幅度不大，同一时刻的外部气温相差不过2℃，空气相对湿度RH的变化幅度湿度差
Figure DEST_PATH_IMAGE026
，则空调子***不必采集今日新的数据，减少数据冗余；
由数据采集与处理模块采集到的以时间作为标记的多元原始数据输入到统计学习模块，经过统计学习后，找出用户使用被控设备的时间范围
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，每10分钟为一个范围，说明在时间范围
Figure 277355DEST_PATH_IMAGE028
内用户使用被控设备的概率
Figure DEST_PATH_IMAGE030
，若
Figure DEST_PATH_IMAGE032
，则说明用户在该时段使用被控设备的可能性很大，将统计结果按工作日与非工作日分类，统计出各个时间段内用户使用被控设备的概率
Figure 747520DEST_PATH_IMAGE030
，汇总成表，作为控制***智能开启关闭被控设备的依据，其中用户不同时间使用空调概率的大幅度跃迁变化还可能说明用户常在此时间段内开启空调；例如：用户是一位白领，从数据中统计整理得，在工作日内[18:20,18:30]，用户使用空调的概率为15%，而在[18:30,18:40]，用户使用空调的概率为85%，说明用户很可能在工作日内18:30±5min的时刻返回家中，将此作为空调***智能开启的重要依据；
由不同身体素质、地理环境的用户在不同季节使用被控设备的设置数据，结合健康有利原则，即符合人体健康的科学理论，抽象出用户的期望舒适变化曲线，作为用户使用被控设备的重要参考因子；可将拟合出的用户期望舒适变化曲线按照不同分类，比如按不同身体素质、地理环境分类后将数据传送至生厂商总部，进行大规模数据的整体拟合，得出用户期望舒适变化曲线模型，该模型可在用户新买相关产品、还未收集到足够的个人使用数据时，为用户作参考；例如：人体健康科学理论表明：夏季空调适宜温度为26~28℃，适宜的相对湿度为40%—80%，冬季空调适宜温度为16-20℃，适宜的相对湿度为30%~60%；用户甲是35岁的男性，身体素质良好，北方人，在深圳工作，他在使用空调时设置温度夏季为27℃，相对湿度是45%，符合人体健康科学理论，可看出该用户喜欢较为干燥的环境，将这一点作为用户期望舒适变化的重要参考点；用户乙是35岁的男性，身体素质良好，南方人，在深圳工作，他在使用空调时设置温度夏季为27℃，相对湿度是65%，符合人体健康科学理论，可看出该用户喜欢较为湿润的环境，将这一点作为用户期望舒适变化的重要参考点；大量收集不同用户人群，可统计归纳出不同人群的期望舒适变化曲线，为用户的具体使用提供参考；
由空调子***的目的分析逻辑判断模块分析用户的目的，目的可分为舒适与节能；舒适是指通过对被控设备的开启关闭进行控制，结合用户所在房间的各因素变化曲线与健康有利原则，不考虑耗能问题，使被控设备分阶段运行，直到达到完全满足用户期望舒适的程度；节能是指减小所耗能源，不完全满足用户期望舒适的设置；由被控对象的子***的数据采集与处理模块采集到的数据作为目的分析逻辑判断的数据支撑，由用户的设置数据判断出用户的目的，若用户使用被控设备的设置数据与期望舒适变化曲线贴合程度高且使用时间长，则认为该用户的目的是舒适的可能性大，拟合出可能性大小数据；若用户使用被控设备的设置数据与期望舒适变化曲线贴合程度较低或使用时间较短，则认为该用户的目的是节能的可能性大，拟合出可能性大小数据；
2.由拟合出的不同目的的可能性大小数据，将其代入最终设置公式
Figure DEST_PATH_IMAGE034
，其中popi代表目的i，di表示目的i可能性大小数据，且i=1:舒适；i=2:节能，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
，即最终设置共同考虑用户舒适与节能，但关注的重要程度不同，由可能性大小数据决定；
例如通过数据分析，用户使用空调时不考虑耗能问题，连续使用时间长，空调设置数据与用户的期望舒适变化曲线贴合程度达到90%，则认为该用户的目的是舒适的可能性大，拟合出目的是舒适可能性大小数据为90%，目的是节能可能性大小数据为10%，最终设置重点考虑舒适；
***得到最终设置公式后，进行耗能运算，并将耗能运算结果发送给用户，由用户进行选择，若用户选择接受，则按相应设置启动空调，若用户不接受，则按用户要求改动相应设置，再次进行计算，直到用户选择接受。
若多用户同时处于一个空间内，且各个用户的期望舒适曲线不同，可接收不同用户的不同期望期望舒适曲线值并进行交计算，得出一个交集即为多用户均能接受的温度值区间，以此作为被控设备的设定；若做交运算所得结果为空集，对用户根据不同因素分配不同的权重，权重由用户自己设定，最终被控设定温度由公式：
Figure DEST_PATH_IMAGE038
决定，WEnd是最终期望设置，Wi是用户i的期望值，qi是用户i的权重占总权重的比率；
最后，根据计算结果开启关闭被控设备。
其中该***还可将室内外不同被控对象联合起来，比如室内空调与汽车空调联合起来，数据共享，共同构成一个整体，相互作用。

Claims (8)

1.一种价值驱动的面向目的融合的优化***，其特征在于被控对象的启动关闭的过程由价值驱动，并且融合用户目的，优化被控对象的使用，在被控对象的使用过程中，最小化能量消耗，最大化用户舒适度，具体步骤为：
S1：控制***确定用户使用被控对象的目的；
S2：控制***根据用户的不同目的，进行目的融合的相关计算，在价值驱动下，结合优化节能效果进行优化，得出最终计算结果；
S3：根据计算结果启动关闭被控对象。
2.根据权利要求1所述的一种价值驱动的面向目的融合的优化***还包括基于用户健康考虑的因素，将用户健康考虑作为参数进行整体控制。
3.根据权利要求1所述的一种价值驱动的面向目的融合的优化***还包括室内外不同被控对象联合起来，数据共享，共同构成一个整体，相互作用。
4.根据权利要求1所述的一种价值驱动的面向目的融合的优化***还包括不同被控对象的子***，被控对象的子***由数据采集与处理模块、统计学习模块、目的分析逻辑判断模块、设置运行模块、多用户协调模块构成；被控对象的子***由控制***统一协调管理。
5.根据权利要求1所述的一种价值驱动的面向目的融合的优化***的步骤1还包括使用被控对象子***的数据采集与处理模块、统计学习模块、目的分析逻辑判断模块进行运算；
其中被控对象的子***的数据采集与处理模块操作步骤如下：用户使用被控对象的多元数据采集，数据采集以时间作为标记，由用户的具体职业进行划分，大致可分为工作日和非工作日两类；用户使用被控对象的基础数据采集内容包括：该地的外部天气情况包括温度、湿度、风力强度和风向、室内情况包括温度、湿度、风力强度和风向、负离子浓度、室内装修材料、用户使用被控对象的具体设置数据，包括设置的目标温度、湿度、风力强度和风向、负离子浓度、使用时间长度；用户使用被控对象的多元数据处理包括：首先将子***采集到的多元数据进行整合，根据被控对象的运行时间、温度、湿度、负离子浓度变化程度，拟合出该房间在此类室内装修材料基础上的变化曲线，其中房间装修材料、体积、设置数据是已知条件，自变量为运行时间，因变量为温度、湿度、负离子浓度，其中因变量相互独立，得出同一间房随着使用时间的变化，温度、湿度、负离子浓度的变化曲线；根据数据的重用特性，已拟合出该房间各因素的变化曲线后，相关数据不再继续进行此类处理；根据外部气象条件的变化情况，若外部气温、湿度、风力强度变化幅度不大，即在固定时间段（
Figure 880379DEST_PATH_IMAGE002
）内，气温temp的变化幅度气温差
Figure 369129DEST_PATH_IMAGE004
、空气相对湿度RH的变化幅度湿度差
Figure 27512DEST_PATH_IMAGE006
，数据采集与处理模块进行数据重用，不进行新的采集任务；
其中被控对象的子***的统计学习模块操作步骤如下：由数据采集与处理模块采集到的以时间作为标记的多元原始数据输入到统计学习模块，经过统计学习后，找出用户使用被控设备的时间范围
Figure 550898DEST_PATH_IMAGE008
，说明在时间范围
Figure 715163DEST_PATH_IMAGE008
内用户使用被控设备的概率
Figure 753526DEST_PATH_IMAGE010
，若
Figure 28649DEST_PATH_IMAGE012
，则说明用户在该时段使用被控设备的可能性很大，将统计结果按工作日与非工作日分类，统计出各个时间段内用户使用被控设备的概率
Figure 406541DEST_PATH_IMAGE010
，汇总成表，作为控制***智能开启关闭被控设备的依据；由不同身体素质、地理环境的用户使用被控设备的设置数据，结合健康有利原则，即符合人体健康的科学理论，抽象出用户的期望舒适变化曲线，作为用户使用被控设备的重要参考因子；
其中被控对象的子***的目的分析逻辑判断模块操作步骤如下：分析用户使用被控对象的目的，目的可分为舒适与节能；舒适是指通过对被控设备的开启关闭进行控制，结合用户所在房间的各因素变化曲线与健康有利原则，不考虑耗能问题，使被控设备分阶段运行，直到达到完全满足用户期望舒适的程度；节能是指减小所耗能源，不完全满足用户期望舒适的设置；由被控对象的子***的数据采集与处理模块采集到的数据作为目的分析逻辑判断的数据支撑，由用户的设置数据判断出用户的目的，若用户使用被控设备的设置数据与期望舒适变化曲线贴合程度高且使用时间长，则认为该用户的目的是舒适的可能性大，拟合出可能性大小数据；若用户使用被控设备的设置数据与期望舒适变化曲线贴合程度较低或使用时间较短，则认为该用户的目的是节能的可能性大，拟合出可能性大小数据。
6.根据权利要求1所述的一种价值驱动的面向目的融合的优化***的步骤2还包括使用被控对象子***的设置运行模块进行被控***的具体设置；
其中被控对象的子***的设置运行模块操作步骤如下：由拟合出的不同目的的可能性大小数据，将其代入最终设置公式
Figure 413811DEST_PATH_IMAGE014
，其中popi代表目的i，di表示目的i可能性大小数据，且i=1:舒适；i=2:节能，
Figure 142733DEST_PATH_IMAGE016
，即最终设置共同考虑用户舒适与节能，但关注的重要程度不同，由可能性大小数据决定；***得到最终设置公式后，进行耗能运算，并将耗能运算结果发送给用户，由用户进行选择，若用户选择接受，则按相应设置启动空调，若用户不接受，则按用户要求改动相应设置，再次进行计算，直到用户选择接受。
7.根据权利要求1所述的一种价值驱动的面向目的融合的优化***的步骤2还包括使用被控对象子***的多用户协调模块进行多用户共同使用被控对象的情形下进行***优化；
其中被控对象的子***的多用户协调模块操作步骤如下：
多用户同时处于一个空间内，且各个用户的期望舒适曲线不同，可接收不同用户的不同期望期望舒适曲线值并进行交计算，得出一个交集即为多用户均能接受的温度值区间，以此作为被控设备的设定；若做交运算所得结果为空集，对用户根据不同因素分配不同的权重，权重由用户自己设定，最终被控设定温度由公式：
Figure 955968DEST_PATH_IMAGE018
决定，
Figure 250683DEST_PATH_IMAGE020
是最终期望设置，
Figure 22330DEST_PATH_IMAGE022
是用户i的期望值，
Figure 707389DEST_PATH_IMAGE024
是用户i的权重占总权重的比率。
8.根据权利要求2所述的一种价值驱动的面向目的融合的优化***的基于用户健康考虑的因素，还包括温度、湿度两个变量关联起来，共同协调作用；温度和湿度的设置互相以对方作为考虑因素和限制条件，满足对人体舒适度的需求；对不同年龄、身体素质、地域的人群有不同的期望舒适变化曲线。
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