CN107463106B - 一种智能家居系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种智能家居系统，包括智能监测装置、智能家居网关、终端设备以及智能家居设备，所述智能监测装置与所述智能家居设备无线连接，用于获取智能家居设备的信息和对智能家居设备状态进行预测，并将所述智能家居设备的信息和预测结果发送至智能家居网关，所述智能家居网关与所述智能家居设备、所述智能监测装置及所述终端设备无线连接，用于将所述智能家居设备的信息和预测结果发送至所述的终端设备，所述终端设备用于向智能家居网关发送控制信息，所述智能家居网关将接收到的控制信息转发至智能家居设备以实现对智能家居设备的控制。本发明的有益效果为：提高了智能家居系统的交互性能，加强了对智能家居设备的控制。

Description

一种智能家居系统
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，具体涉及一种智能家居系统。
背景技术
智能家居系统是利用先进的计算机技术、网络通讯技术、综合布线技术、医疗电子技术依照人体工程学原理，融合个性需求，将与家居生活有关的各个子系统如安防、灯光控制、窗帘控制、煤气阀控制、信息家电、场景联动、地板采暖、健康保健、卫生防疫、安防保安等有机地结合在一起，通过网络化综合智能控制和管理，实现“以人为本”的全新家居生活体验。
随着智能家居的发展，出现越来越多的智能家居设备，但现有的智能家居设备管理技术无法对智能家居设备的状态及变化趋势进行预测，不能实现对智能家居设备的有效控制。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种智能家居系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了一种智能家居系统，包括智能监测装置、智能家居网关、终端设备以及智能家居设备，所述智能监测装置与所述智能家居设备无线连接，用于获取智能家居设备的信息和对智能家居设备状态进行预测，并将所述智能家居设备的信息和预测结果发送至智能家居网关，所述智能家居网关与所述智能家居设备、所述智能监测装置及所述终端设备无线连接，用于将所述智能家居设备的信息和预测结果发送至所述的终端设备，所述终端设备用于向智能家居网关发送控制信息，所述智能家居网关将接收到的控制信息转发至智能家居设备以实现对智能家居设备的控制。
本发明的有益效果为：提高了智能家居系统的交互性能，加强了对智能家居设备的控制。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构示意图；
附图标记：
智能家居设备1、智能监测装置2、智能家居网关3、终端设备4。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例的一种智能家居系统，包括智能监测装置2、智能家居网关3、终端设备4以及智能家居设备1，所述智能监测装置2与所述智能家居设备1无线连接，用于获取智能家居设备1的信息和对智能家居设备1状态进行预测，并将所述智能家居设备1的信息和预测结果发送至智能家居网关3，所述智能家居网关3与所述智能家居设备1、所述智能监测装置2及所述终端设备4无线连接，用于将所述智能家居设备1的信息和预测结果发送至所述的终端设备4，所述终端设备4用于向智能家居网关3发送控制信息，所述智能家居网关3将接收到的控制信息转发至智能家居设备1以实现对智能家居设备1的控制。
本实施例提高了智能家居系统的交互性能，加强了对智能家居设备1的控制。
优选的，所述无线连接为WIFI连接。
本优选实施例实现方便，成本低廉。
优选的，所述智能家居设备1包括智能电视、智能空调和智能冰箱。
本优选实施例实现了全面的家居智能。
优选的，所述智能监测装置2采用设备预测子系统对智能家居设备1状态进行预测，所述设备预测子系统包括初步预测模块、二次预测模块、综合预测模块和性能评估模块，所述初步预测模块用于对智能家居设备1的状态进行初步预测，得到初步预测结果，所述二次预测模块用于根据初步预测结果对智能家居设备1的状态进行二次预测，得到二次预测结果，所述综合预测模块根据初步预测结果和二次预测结果获取智能家居设备1状态的最终预测结果，所述性能评估模块用于对状态预测效果进行评价。
本优选实施例设备预测子系统实现了智能家居设备1状态的预测和预测效果的评估。
优选的，所述对智能家居设备1的状态进行初步预测，具体为：第一步、假定时间序列输入为A＝(a1,a2,…,al)，真实期望输出为EHt＝(b1,b2,…,bt)，基于自回归滑动平均模型建立第一预测函数对时间序列进行预测：
Figure BDA0001414011140000021
上述式子中，n表示自回归阶数，m表示滑动平均阶数，βi表示自回归系数，γi表示滑动平均系数，{ct}表示白噪声序列，
Figure BDA0001414011140000022
表示初步预测结果；
第二步、采用AIC准则对自回归阶数和滑动平均阶数估计，采用最小二乘法对自回归系数和滑动平均系数进行估计，对初步预测结果进行求解：
Figure BDA0001414011140000031
上述式子中，
Figure BDA0001414011140000032
表示自回归系数估计值，
Figure BDA0001414011140000033
表示滑动平均系数估计值，
Figure BDA0001414011140000034
表示自回归阶数估计值，
Figure BDA0001414011140000035
表示滑动平均阶数估计值。
本优选实施例初步预测模块对智能家居设备1的状态进行初步预测，不仅揭示了设备动态数据的规律，预测其未来值，而且还能够从多方面研究设备的有关特性，实现了对时间序列的线性部分进行准确捕捉和准确预测。
优选的，所述对智能家居设备1的状态进行二次预测，具体为：在初步预测结果的基础上基于神经网络模型建立第二预测函数：
Figure BDA0001414011140000036
上述式子中，wq和wpq表示神经网络的连接权重，p和q表示神经网络输入层和中间层的节点数量，d0和d0j表示偏置项，
Figure BDA0001414011140000037
表示二次预测结果；
所述根据初步预测结果和二次预测结果获取智能家居设备1状态的最终预测结果，具体为：
Figure BDA0001414011140000038
上述式子中，
Figure BDA0001414011140000039
表示最终预测结果。
本优选实施例二次预测模块能够对时间序列的非线性部分进行很好的预测，实现了非线性部分的准确预测；综合预测模块克服了以往预测过程中预测模型的泛化能力差等问题，将初步预测模块和二次预测模块进行结合，提高了预测精度。
优选的，所述性能评估模块包括第一预警子模块和第二评估子模块，所述第一预警子模块用于对智能家居设备1异常情况进行预警，所述第二评估子模块用于根据预警情况对状态预测效果进行评价；
所述对智能家居设备1异常情况进行预警，具体为：采用综合预测模块对智能家居设备1的状态进行监测，通过智能家居设备1历史数据获取预测结果，当智能家居设备1的运行状态偏离预测结果达到一定值，则发出智能家居设备1异常的预警；
所述第二评估子模块包括一次评价单元、二次评价单元和三次评价单元，所述一次评价单元用于确定第一评价因子，所述二次评价单元用于确定第二评价因子，所述三次评价单元用于根据第一评价因子和第二评价因子对状态预测效果进行评价；
所述确定第一评价因子，具体为：建立第一评价函数：
Figure BDA00014140111400000310
上述式子中，N表示全部监测次数，N1表示虚警的次数，YW1表示第一评价因子；
所述确定第二评价因子，具体为：建立第二评价函数：
Figure BDA00014140111400000311
上述式子中，N2表示漏警的次数，YW1表示第一评价因子；
所述对状态预测效果进行评价，具体为：建立综合评价函数：
Figure BDA0001414011140000041
Figure BDA0001414011140000042
上述式子中，YW表示预测评价因子，预测评价因子越大，预测结果越准确。
本优选实施例性能评估模块根据状态预测情况实现了对智能家居设备的状态监测，并采用预测评价因子对状态预测效果进行评价，保证了预测效果的准确性和可靠性，保证了预测，从而保证了智能家居系统的正常运行。
选取五个使用本发明智能家居系统的家庭，分别为家庭1、家庭2、家庭3、家庭4、家庭5，对智能家居系统用户满意度和使用成本进行统计，同现有智能家居系统相比，产生的有益效果如下表所示：
用户满意度提高 使用成本降低
家庭1 29％ 21％
家庭2 27％ 23％
家庭3 26％ 25％
家庭4 25％ 27％
家庭5 24％ 29％
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (1)

1.一种智能家居系统，其特征在于，包括智能监测装置、智能家居网关、终端设备以及智能家居设备，所述智能监测装置与所述智能家居设备无线连接，用于获取智能家居设备的信息和对智能家居设备状态进行预测，并将所述智能家居设备的信息和预测结果发送至智能家居网关，所述智能家居网关与所述智能家居设备、所述智能监测装置及所述终端设备无线连接，用于将所述智能家居设备的信息和预测结果发送至所述的终端设备，所述终端设备用于向智能家居网关发送控制信息，所述智能家居网关将接收到的控制信息转发至智能家居设备以实现对智能家居设备的控制；
其中，所述无线连接为WIFI连接，
其中，所述智能家居设备包括智能电视、智能空调和智能冰箱，
其中，所述智能监测装置采用设备预测子系统对智能家居设备状态进行预测，所述设备预测子系统包括初步预测模块、二次预测模块、综合预测模块和性能评估模块，所述初步预测模块用于对智能家居设备的状态进行初步预测，得到初步预测结果，所述二次预测模块用于根据初步预测结果对智能家居设备的状态进行二次预测，得到二次预测结果，所述综合预测模块根据初步预测结果和二次预测结果获取智能家居设备状态的最终预测结果，所述性能评估模块用于对状态预测效果进行评价，
其中，所述对智能家居设备的状态进行初步预测，具体为：第一步、假定时间序列输入为A＝(a1,a2,…,al)，真实期望输出为EHt＝(b1,b2,…,bt)，基于自回归滑动平均模型建立第一预测函数对时间序列进行预测：
Figure FDA0002433591670000011
上述式子中，n表示自回归阶数，m表示滑动平均阶数，βi表示自回归系数，γi表示滑动平均系数，{ct}表示白噪声序列，
Figure FDA0002433591670000012
表示初步预测结果；
第二步、采用AIC准则对自回归阶数和滑动平均阶数估计，采用最小二乘法对自回归系数和滑动平均系数进行估计，对初步预测结果进行求解：
Figure FDA0002433591670000013
上述式子中，
Figure FDA0002433591670000014
表示自回归系数估计值，
Figure FDA0002433591670000015
表示滑动平均系数估计值，
Figure FDA0002433591670000016
表示自回归阶数估计值，
Figure FDA0002433591670000017
表示滑动平均阶数估计值，
其中，所述对智能家居设备的状态进行二次预测，具体为：在初步预测结果的基础上基于神经网络模型建立第二预测函数：
Figure FDA0002433591670000018
Figure FDA0002433591670000019
上述式子中，wq和wpq表示神经网络的连接权重，p和q表示神经网络输入层和中间层的节点数量，d0和d0j表示偏置项，
Figure FDA00024335916700000110
表示二次预测结果；
所述根据初步预测结果和二次预测结果获取智能家居设备状态的最终预测结果，具体为：
Figure FDA0002433591670000021
上述式子中，
Figure FDA0002433591670000022
表示最终预测结果，
其中，所述性能评估模块包括第一预警子模块和第二评估子模块，所述第一预警子模块用于对智能家居设备异常情况进行预警，所述第二评估子模块用于根据预警情况对状态预测效果进行评价；
所述对智能家居设备异常情况进行预警，具体为：采用综合预测模块对智能家居设备的状态进行监测，通过智能家居设备历史数据获取预测结果，当智能家居设备的运行状态偏离预测结果达到一定值，则发出智能家居设备异常的预警；
所述第二评估子模块包括一次评价单元、二次评价单元和三次评价单元，所述一次评价单元用于确定第一评价因子，所述二次评价单元用于确定第二评价因子，所述三次评价单元用于根据第一评价因子和第二评价因子对状态预测效果进行评价；
所述确定第一评价因子，具体为：建立第一评价函数：
Figure DEST_PATH_FDA0001414011130000025
上述式子中，N表示全部监测次数，N1表示虚警的次数，YW1表示第一评价因子；
所述确定第二评价因子，具体为：建立第二评价函数：
Figure FDA0002433591670000024
上述式子中，N2表示漏警的次数，YW2表示第二评价因子；
所述对状态预测效果进行评价，具体为：建立综合评价函数：
Figure FDA0002433591670000025
Figure FDA0002433591670000026
上述式子中，YW表示预测评价因子，预测评价因子越大，预测结果越准确。
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