基于树莓派的自适应空调控制系统设计

针对现有空调控制系统中存在温度设置不合理且不能根据外界环境的变化自适应调整温度控制的现状,设计一种基于树莓派的自适应智能空调控制系统。该系统通过连接在树莓派上的传感器网络测量用户周围的环境数据,并使用长短时记忆神经网络(LSTM)建立的预测平均投票数(PMV)模型获得PMV预测值,进而自适应控制空调温度的大小。实验结果表明,该控制系统可以通过由传感器获得的实时数据精确地预测满足最适人体热舒适的温度值,并能对空调温度自适应控制。