【摘 要】
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随着大众生活质量的不断提高,人们对家居生活智能化服务的需求与日俱增。虽然目前智能家居系统在不断的更新迭代,但大多数还处于简单的环境数据信息采集和机械式的设备控制阶段,很少利用传感器“感知”室内环境,根据当前环境状况,对设备进行符合用户习惯的自动控制。为此,本文设计了基于情景感知的智能家居系统。系统分为感知层、网络层和应用层三部分。其中感知层由终端、协调器和主控制端组成。终端负责对室内环境信息的采集
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随着大众生活质量的不断提高,人们对家居生活智能化服务的需求与日俱增。虽然目前智能家居系统在不断的更新迭代,但大多数还处于简单的环境数据信息采集和机械式的设备控制阶段,很少利用传感器“感知”室内环境,根据当前环境状况,对设备进行符合用户习惯的自动控制。为此,本文设计了基于情景感知的智能家居系统。系统分为感知层、网络层和应用层三部分。其中感知层由终端、协调器和主控制端组成。终端负责对室内环境信息的采集与设备的控制;协调器除具有终端节点全部功能外,还实现终端和主控制端间数据的交互;主控制端一方面负责环境数据的接收、显示和上传,另一方面接收来自用户从手机APP、语音识别模块等方式下发的控制指令,并将指令下发至协调器,同时还利用SIM900模块在室内一氧化碳浓度超标时发送报警短信。网络层实现感知层与云平台之间的数据交互功能。应用层为用户提供手机APP、触摸屏以及语音识别三种设备控制方式,方便用户在不同场合下控制设备。重要的是,系统可通过感知环境参数的变化来确定当前情景,再以符合用户日常习惯的调控策略实现家居设备的智能化控制,具备高效和体验感好的优势。本文还建立了基于Attention LSTM的空调用电量预测模型,其根据室内温度、湿度来预测空调用电量,仿真结果表明预测效果较好,对深化系统控制策略的智能化具有一定前瞻价值。论文的主要研究成果:（1）通过功能需求分析,确定系统的硬件架构,开发并完成智能家居系统所需的环境信息感知、设备控制、个性化情景模式配置以及一氧化碳预警功能,实测上述功能均可正常工作。（2）系统提出了基于情景感知的智能家居控制方案,依据当前环境参数可实现休息、起床、自动和离家四种情景模式的自动切换,且每个情景模式以及其关联设备的状态均可由用户自定义,具有灵活性好和智能化程度高的优势。（3）利用Tensor Flow平台搭建基于Attention LSTM的空调用电量预测模型,并采用均方误差（mean square error,MSE）、可释方差得分（explained variance score,EVS）以及R2决定系数（R2＿score）作为模型预测效果评价指标,指标结果表明,本文设计的用电量预测模型在预测精度和模型拟合程度方面都有着较好的表现。
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