基于混合专家网络的回南天预测方法与智能控湿策略

回南天是一种空气湿度过高的天气现象,会影响人们的生活和健康。天气预报不直接播报回南天,这给人们对回南天的预防造成了一定的困难。研究领域回南天数据的稀少也对回南天预测造成了困难。人工构建了回南天预测数据集,然后提出了一种基于混合专家网络的回南天预测算法,可以实现对未来24小时内回南天天气的预测。基于预测结果,设计了一套回南天场景模式,可以向用户主动发送预警消息,并且推荐用户开启自主智能控湿模式,以完成室内空气的主动调节。测试结果表明,该技术可以有效地预测回南天,并针对预测结果提供智能控湿策略,提高用户的生活舒适度和健康水平。

基于BayesNN和Transformer双模型融合的主动空气服务技术

在智能家居领域,精准预测用户潜在的使用行为是提升用户体验的一项关键技术。不当的空调操作会降低空调使用效果、增加能耗甚至降低空调使用寿命。目前,空调风险识别技术有限,不能应对复杂场景,并缺少个性化建议。提出了基于Bayesian-Transformer混合模型(BTHNM)的技术框架,通过整合用户历史行为数据、体感数据和环境数据,利用BTHNM模型可以准确地预测潜在的风险操作并给出合理的操作建议。BTHNM模型相较传统规则方法,能够捕获用户行为、时间、环境之间的深度关联关系,风险事件识别的准确率和及时性均有大幅提升。通过实验对比分析,BTHNM模型验证风险事件识别正确率比传统规则方法提升40%,建议准确率提升41%。