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题名可持续学习的室内设备调控系统设计与实现
被引量：1
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作者
张文利
魏博新
冯昊
杨堃
马超
朱清宇
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机构
北京工业大学信息学部信息与通信工程学院
中建科技集团有限公司
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出处
《测控技术》
2020年第11期101-105,112,共6页
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基金
“十三五”国家重点研发计划项目(2019YFE0100300)
中建股份课题(CSCEC-2018-Z-13)。
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文摘
室内设备调控系统可以构建舒适的室内环境,进而提升室内人员的工作效率。但由于不同人对不同环境下的舒适标准不统一,因此需要具有学习能力的系统来学习室内人员的使用习惯,进而满足室内人员多元化的需求。选择百叶窗设备调控方向,研究开发一套可持续学习的室内设备调控系统,可检测室内环境数据并分析得出最适宜的百叶窗设备运行状态,同时可对设备状态进行反馈,满足了多元化的需求。本系统基于LSTM神经网络搭建,加入Attention注意力模块使控制结果更精确,解决了现有室内设备调控系统与用户无法反馈等问题,为建立个性化设备调控系统提供了技术基础。测试结果表明,本系统在搭建的仿真场景中可根据室内环境信息变化实时且正确地调整百叶窗设备,表明了本系统具有准确性、可行性与实用性。
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关键词
室内设备调控
长短期记忆网络(LSTM)
注意力模块
可持续学习
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Keywords
indoor equipment control
long short-term memory(LSTM)
attention model
sustainable learning
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分类号
TP273.2
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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