CN110925942B - 空调控制方法和装置 - Google Patents

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CN110925942B CN201911142017.XA CN201911142017A CN110925942B CN 110925942 B CN110925942 B CN 110925942B CN 201911142017 A CN201911142017 A CN 201911142017A CN 110925942 B CN110925942 B CN 110925942B
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Abstract

本申请公开了一种空调控制方法和装置。其中方法包括：根据用户的输入操作，确定空调的运行模式；所述运行模式包括第一模式和第二模式；在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；在所述第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照所述当前时间段对应的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；不同的时间段对应不同的生活状态。实际应用中，用户就可以根据实际需要选择适合自己生活状态的运行模式，避免了相关技术中空调调节在一个恒定温度，但是在饭后或运动后会感到室内温度过高，睡觉时，随着进入深度睡眠，又存在觉得室内温度过低等问题，更加舒适、健康。

Description

空调控制方法和装置
技术领域
本申请涉及空调技术领域，尤其涉及一种空调控制方法和装置。
背景技术
空调已经成为城市及农村生活的必备电器设备，使用空调的目的是让人感到舒适，相关技术中，一般，空调调节在一个恒定温度，但是在饭后或运动后会感到室内温度过高，睡觉时，随着进入深度睡眠，又存在觉得室内温度过低等问题，这种设置恒定温度的机械式的调节方案，不能满足用户不同生活状态下的需求，容易使人生病。
发明内容
本申请的目的是提供一种空调控制方法和装置，以解决相关技术中恒定温度的机械式的调节方案，不能满足用户不同生活状态下的需求的问题。
本申请的目的是通过以下技术方案实现的：
一种空调控制方法，包括：
根据用户的输入操作，确定空调的运行模式；所述运行模式包括第一模式和第二模式；
在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；
在所述第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照所述当前时间段对应的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；不同的时间段对应不同的生活状态。
可选的，所述控制所述空调进行室内温度的调节，包括：
根据预设策略，构建预测模型；
根据所述预测模型，预测预设未来时刻的室内温度，得到预测温度；
将所述预测温度与所述预设未来时刻对应的目标温度进行比较；
根据比较结果，调节所述室内温度。
可选的，所述根据比较结果，调节所述室内温度，包括：
若所述预测温度等于所述预设未来时刻对应的目标温度，维持所述空调当前时刻的控制参数；
若所述预测温度大于或者小于所述预设未来时刻对应的目标温度，调节所述空调当前时刻的控制参数。
可选的，所述根据预设策略，构建预测模型，包括：
获取与当前时刻距离最近的预设时间内不同历史时刻的历史数据；
根据所述历史数据构建决策表；所述决策表包括决策属性和条件属性；所述决策属性包括所述室内温度；所述条件属性包括影响所述室内温度的多个影响参数；
根据构建的所述决策表，计算各所述条件属性对所述决策属性的支持度αc(D)：
Figure GDA0002963563470000021
其中，C为条件属性，D为决策属性，U为所述决策表对应的论域，FC(D)为在论域下、条件属性C对所述决策属性D的影响；
选择满足预设支持度的所述条件属性，以约减所述决策表；
将约减的所述决策表作为输入向量，通过非线性变换将所述输入向量映射到高维特征空间，得到决策函数：
f(x)＝WTφ(x)+b
其中，f(x)表示未来时刻x对应的预设温度，φ(x)为未来时刻x的函数，WT、b均为系数；
将所述决策函数作为所述室内温度的预测模型。
可选的，所述第一模式包括多个子模式；不同的子模式对应不同的生活状态；
在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节，包括：
根据用户的输入操作，确定用户选择的子模式；
根据预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系，确定用户选择的子模式对应的恒定的目标温度；
在用户选择的子模式下，按照用户选择的子模式对应的恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节。
可选的，还包括：
通过用户的输入操作，获取不同的子模式、所述预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系。
可选的，还包括：
通过用户的输入操作，获取不同的生活状态、每个生活状态对应的时间段，以及所述预设的时间段与目标温度的对应关系。
可选的，所述多个影响参数包括室内湿度和流动人口数。
一种空调控制装置，包括：
模式确定模块，用于根据用户的输入操作，确定空调的运行模式；所述运行模式包括第一模式和第二模式；
第一控制模块，用于在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；
第二控制模块，用于在所述第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照所述当前时间段对应的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；不同的时间段对应不同的生活状态。
一种空调控制装置，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如以上任一项所述的空调控制方法。
本申请采用以上技术方案，具有如下有益效果：
本申请的方案中，可以根据用户的输入操作，确定空调的运行模式，在第一模式下，按照恒定的目标温度，控制空调进行室内温度的调节，如此可以满足用户在比较单一的生活状态下的温度需求，在第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照当前时间段对应的目标温度，控制空调进行室内温度的调节，不同的时间段对应不同的生活状态，如此，可以智能、动态的以不同的温度为目标进行动态调节，满足用户在不同生活状态下的温度需求，这样，实际应用中，用户就可以根据实际需要选择适合自己生活状态的运行模式，避免了相关技术中空调调节在一个恒定温度，但是在饭后或运动后会感到室内温度过高，睡觉时，随着进入深度睡眠，又存在觉得室内温度过低等问题，更加舒适、健康。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的一种空调控制方法的流程图。
图2是本申请另一个实施例提供的一种空调控制装置的结构示意图。
图3是本申请另一个实施例提供的一种空调控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。
实施例
参见图1，图1是本申请一个实施例提供的一种空调控制方法的流程图。
如图1所示，本实施例提供一种空调控制方法，该方法至少包括如下步骤：
步骤11、根据用户的输入操作，确定空调的运行模式；所述运行模式包括第一模式和第二模式。
用户可以通过遥控器、空调的控制面板、预先建立通信连接的手机等智能终端等输入设备进行输入操作。
步骤12、在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节。
其中，目标温度是指用户设置的需要达到的理想温度。
第一模式适用于一天中用户生活状态不经常发生变化的场景中，比如，办公室中，员工一般每天都坐在自己的座位上进行办公，一天都处于工作状态，这时，工作状态比较单一，对温度需求也保持在一个比较稳定的值，因此，可以按照恒定的目标温度进行调节，该模式也可以称为一般模式。
步骤13、在所述第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照所述当前时间段对应的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；不同的时间段对应不同的生活状态。
第二模式适用于一天中用户生活状态发生变化的场景中，尤其适用于生活状态变化规律的场景，比如，家庭中，家庭用户一天中起床、用餐、运动、睡眠这些生活状态都可能存在，生活状态比较多，不同的生活状态下对温度需求也不同，这时，就可以按照随着一天中不同生活状态所处的时间段动态变化的目标温度进行调节，满足不同的生活状态的温度需求，该模式也可以称为智能模式。
本申请的方案中，可以根据用户的输入操作，确定空调的运行模式，在第一模式下，按照恒定的目标温度，控制空调进行室内温度的调节，如此可以满足用户在比较单一的生活状态下的温度需求，在第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照当前时间段对应的目标温度，控制空调进行室内温度的调节，不同的时间段对应不同的生活状态，如此，可以智能、动态的以不同的温度为目标进行动态调节，满足用户在不同生活状态下的温度需求，这样，实际应用中，用户就可以根据实际需要选择适合自己生活状态的运行模式，避免了相关技术中空调调节在一个恒定温度，但是在饭后或运动后会感到室内温度过高，睡觉时，随着进入深度睡眠，又存在觉得室内温度过低等问题，更加舒适、健康。
本实施例的执行主体可以是空调及其内部基于软件和/或硬件的功能模块。
一些实施例中，可选的，上述控制所述空调进行室内温度的调节，具体实现方式可以包括：根据预设策略，构建预测模型；根据所述预测模型，预测预设未来时刻的室内温度，得到预测温度；将所述预测温度与所述预设未来时刻对应的目标温度进行比较；根据比较结果，调节所述室内温度。
本实施例中，通过预测模型对未来时刻的温度进行预测，将预测温度与预设未来时刻对应的目标温度比较，通过比较结果了解当前的空调的控制参数是否合适，是否能够达到目标温度，进而调节室内温度，实现了预调节，可以更快的调节达到理想温度。
在第一模式下，上述预设未来时刻对应的目标温度即为上述恒定的目标温度。在第二模式下，上述预设未来时刻对应的目标温度即为上述预设未来时刻所处时间段对应的目标温度。
其中，上述预设未来时刻可以根据需要设置，比如可以设置距离当前时刻5分钟～15分钟，等。
上述根据比较结果，调节所述室内温度，具体实现方式可以包括：若所述预测温度等于所述预设未来时刻对应的目标温度，维持所述空调当前时刻的控制参数；若所述预测温度大于或者小于所述预设未来时刻对应的目标温度，调节所述空调当前时刻的控制参数。
其中，控制参数可以包括压缩机的频率、风机的转速等。
预测温度等于预设未来时刻对应的目标温度时，说明空调当前时刻的控制参数比较合适，无需调节，按此运行，在预设未来时刻就可以达到理想的温度。所述预测温度大于或者小于所述预设未来时刻对应的目标温度时，说明空调当前时刻的控制参数不太合适，按此运行，在预设未来时刻无法达到理想的温度，此时，需要调节空调的控制参数，比如，制冷时的目标温度是28摄氏度，预测的5分钟后的预测温度为32度，说明当前时刻的控制参数不合适，出风量不够，需要通过增大风机的转速，增大出风量，尽快降温到28摄氏度。
上述根据预设策略，构建预测模型的具体实现方式有多种。一些实施例中，可选的，所述根据预设策略，构建预测模型，具体实现方式可以包括：获取与当前时刻距离最近的预设时间内不同历史时刻的历史数据；根据所述历史数据构建决策表；所述决策表包括决策属性和条件属性；所述决策属性包括所述室内温度；所述条件属性包括影响所述室内温度的多个影响参数；根据构建的所述决策表，计算各所述条件属性对所述决策属性的支持度αc(D)：
Figure GDA0002963563470000071
其中，C为条件属性，D为决策属性，U为所述决策表对应的论域，FC(D)为在论域下、条件属性C对所述决策属性D的影响；
选择满足预设支持度的所述条件属性，以约减所述决策表；将约减的所述决策表作为输入向量，通过非线性变换将所述输入向量映射到高维特征空间，得到决策函数：
f(x)＝WTφ(x)+b (2)
其中，f(x)表示未来时刻x对应的预设温度，φ(x)为未来时刻x的函数，WT、b均为系数；
将所述决策函数作为所述室内温度的预测模型。
其中，与当前时刻距离最近的预设时间可以根据实际需要设置，比如可以设置5分钟～15分钟。
上述多个影响参数可以包括室内湿度和流动人口数，还可以包括光照强度、外界气候的状态、家用电器种类及其工作状态等。这些影响参数可以是系统默认设置的，也可以是根据用户在遥控器等输入设备上的输入操作进行设置的，即手动设置的，更多影响参数的实时动态预测，可以达到更好、更准确的预测效果。
上述决策表描述一种多条件属性与决策属性对应的复杂的非线性关系，因此，需要通过非线性变换，转换到高维特征空间。上述决策函数为一般的高维特征空间的表达式。
预设支持度的值可以根据实际需要进行设置，此处不做限定。
本实施例中，由于是实时基于距离当前时刻最近的历史数据构建的预测模型，对温度的预测结果更加准确，并且采用的决策表是通过选择满足预设支持度的所述条件属性，以约减所述决策表，去除支持度较小的影响参数，即去除冗余及干扰的数据，使得剩余的数据更加具有代表性，简化了运算，提高了处理效率。
实施中，可以通过温度采集模块采集室内温度，通过湿度采集模块采集室内湿度，通过红外采集模块等采集流动人口数，得到历史数据，存储在存储模块中。
针对第一模式，考虑到，若空调安装到不同的场景中，那么，相应的用户的生活状态可能是不同的，相应的，用户的理想温度也是不同的，以安装在健身房和安装在办公室中为例，健身房中，一天中，由于用户长期处于运动状态，明显的，需要较低的恒定的目标温度，而办公室中，一天中，由于用户长期处于比较安静的状态，则需要相对高一些的恒定的目标温度，基于此，一些实施例中，可选的，所述第一模式包括多个子模式；不同的子模式对应不同的生活状态；在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节，具体实现方式可以包括：根据用户的输入操作，确定用户选择的子模式；根据预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系，确定用户选择的子模式对应的恒定的目标温度；在用户选择的子模式下，按照用户选择的子模式对应的恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节。
本实施例中，用户可以根据自己的实际需要灵活选择符合自己的生活状态的恒定的目标温度，基于此进行温度的调节，更加舒适。
上述不同的子模式以及可以是出厂之前默认设置的，也可以是用户根据自己需要手动设置的，相应的，上述空调控制方法还可以包括通过用户的输入操作，获取不同的子模式、所述预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系。如此，用户可以进行子模式及对应的目标温度的自定义设置，能够更加贴合用户的生活状态。
比如，在健身房中，可以设置一个子模式为运动，对应的目标温度为25摄氏度，在办公室中，可以设置一个子模式为办公，对应的目标温度为28摄氏度。
同样的，上述预设的时间段与目标温度的对应关系，可以是出厂之前默认设置的，也可以是用户自定义设置的，相应的，上述空调控制方法还可以包括通过用户的输入操作，获取不同的生活状态、每个生活状态对应的时间段，以及所述预设的时间段与目标温度的对应关系。如此，用户可以进行时间段及对应的目标温度的自定义设置，能够更加贴合不同的用户一天中的生活状态。
参见图2，图2是本申请另一个实施例提供的一种空调控制装置的结构示意图。
如图2所示，本实施例提供的一种空调控制装置，包括：
模式确定模块201，用于根据用户的输入操作，确定空调的运行模式；所述运行模式包括第一模式和第二模式；
第一控制模块202，用于在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；
第二控制模块203，用于在所述第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照所述当前时间段对应的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；不同的时间段对应不同的生活状态。
可选的，上述控制所述空调进行室内温度的调节时，第一控制模块202或者第二控制模块203具体用于：
根据预设策略，构建预测模型；
根据所述预测模型，预测预设未来时刻的室内温度，得到预测温度；
将所述预测温度与所述预设未来时刻对应的目标温度进行比较；
根据比较结果，调节所述室内温度。
可选的，所述根据比较结果，调节所述室内温度时，第一控制模块202或者第二控制模块203具体用于：
若所述预测温度等于所述预设未来时刻对应的目标温度，维持所述空调当前时刻的控制参数；
若所述预测温度大于或者小于所述预设未来时刻对应的目标温度，调节所述空调当前时刻的控制参数。
可选的，所述根据预设策略，构建预测模型时，第一控制模块202或者第二控制模块203具体用于：
获取与当前时刻距离最近的预设时间内不同历史时刻的历史数据；
根据所述历史数据构建决策表；所述决策表包括决策属性和条件属性；所述决策属性包括所述室内温度；所述条件属性包括影响所述室内温度的多个影响参数；
根据构建的所述决策表，计算各所述条件属性对所述决策属性的支持度αc(D)：
Figure GDA0002963563470000111
其中，C为条件属性，D为决策属性，U为所述决策表对应的论域，FC(D)为在论域下、条件属性C对所述决策属性D的影响；
选择满足预设支持度的所述条件属性，以约减所述决策表；
将约减的所述决策表作为输入向量，通过非线性变换将所述输入向量映射到高维特征空间，得到决策函数：
f(x)＝WTφ(x)+b (2)
其中，f(x)表示未来时刻x对应的预设温度，φ(x)为未来时刻x的函数，WT,b均为系数；
将所述决策函数作为所述室内温度的预测模型。
可选的，所述第一模式包括多个子模式；不同的子模式对应不同的生活状态；
第一控制模块具体用于：
根据用户的输入操作，确定用户选择的子模式；
根据预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系，确定用户选择的子模式对应的恒定的目标温度；
在用户选择的子模式下，按照用户选择的子模式对应的恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节。
可选的，还包括获取模块；所述获取模块用于：
通过用户的输入操作，获取不同的子模式、所述预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系。
所述获取模块，还用于：
通过用户的输入操作，获取不同的生活状态、每个生活状态对应的时间段，以及所述预设的时间段与目标温度的对应关系。
可选的，所述多个影响参数包括室内湿度和流动人口数。
本申请实施例提供的空调控制装置的具体实施方案可以参考以上任意例所述的空调控制方法的实施方式，此处不再赘述。
参见图3，图3是本申请另一个实施例提供的一种空调控制装置的结构示意图。
如图3所示，本实施例提供的一种空调控制装置，包括：
处理器301，以及与所述处理器301相连接的存储器302；
所述存储器302用于存储计算机程序；
所述处理器301用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如以上任意实施例所述的空调控制方法。
本申请实施例提供的空调控制装置的具体实施方案可以参考以上任意例所述的空调控制方法的实施方式，此处不再赘述。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种空调控制方法，其特征在于，包括：
根据用户的输入操作，确定空调的运行模式；所述运行模式包括第一模式和第二模式；
在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；
在所述第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照所述当前时间段对应的目标温度，基于预先构建的预测模型，控制所述空调进行室内温度的调节；不同的时间段对应不同的生活状态；
其中，所述预测模型的构建方法包括：
获取与当前时刻距离最近的预设时间内不同历史时刻的历史数据；
根据所述历史数据构建决策表；所述决策表包括决策属性和条件属性；所述决策属性包括所述室内温度；所述条件属性包括影响所述室内温度的多个影响参数；
根据构建的所述决策表，计算各所述条件属性对所述决策属性的支持度αc(D)：
Figure FDA0003194477020000011
其中，C为条件属性，D为决策属性，U为所述决策表对应的论域，FC(D)为在论域下、条件属性C对所述决策属性D的影响；
选择满足预设支持度的所述条件属性，以约减所述决策表；
将约减的所述决策表作为输入向量，通过非线性变换将所述输入向量映射到高维特征空间，得到决策函数：
f(x)＝WTφ(x)+b
其中，f(x)表示未来时刻x对应的预设温度，φ(x)为未来时刻x的函数，WT、b均为系数；
将所述决策函数作为所述室内温度的预测模型。
2.根据权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，所述基于预先构建的预测模型，控制所述空调进行室内温度的调节，包括：
根据预设策略，构建预测模型；
根据所述预测模型，预测预设未来时刻的室内温度，得到预测温度；
将所述预测温度与所述预设未来时刻对应的目标温度进行比较；
根据比较结果，调节所述室内温度。
3.根据权利要求2所述的空调控制方法，其特征在于，所述根据比较结果，调节所述室内温度，包括：
若所述预测温度等于所述预设未来时刻对应的目标温度，维持所述空调当前时刻的控制参数；
若所述预测温度大于或者小于所述预设未来时刻对应的目标温度，调节所述空调当前时刻的控制参数。
4.根据权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，所述第一模式包括多个子模式；不同的子模式对应不同的生活状态；
在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节，包括：
根据用户的输入操作，确定用户选择的子模式；
根据预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系，确定用户选择的子模式对应的恒定的目标温度；
在用户选择的子模式下，按照用户选择的子模式对应的恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节。
5.根据权利要求4所述的空调控制方法，其特征在于，还包括：
通过用户的输入操作，获取不同的子模式、所述预设的子模式与恒定的目标温度的对应关系。
6.根据权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，还包括：
通过用户的输入操作，获取不同的生活状态、每个生活状态对应的时间段，以及所述预设的时间段与目标温度的对应关系。
7.根据权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，所述多个影响参数包括室内湿度和流动人口数。
8.一种空调控制装置，其特征在于，包括：
模式确定模块，用于根据用户的输入操作，确定空调的运行模式；所述运行模式包括第一模式和第二模式；
第一控制模块，用于在所述第一模式下，按照恒定的目标温度，控制所述空调进行室内温度的调节；
第二控制模块，用于在所述第二模式下，根据预设的时间段与目标温度的对应关系，确定当前时间段对应的目标温度，按照所述当前时间段对应的目标温度，基于预先构建的预测模型，控制所述空调进行室内温度的调节；不同的时间段对应不同的生活状态；
其中，所述预测模型的构建方法包括：
获取与当前时刻距离最近的预设时间内不同历史时刻的历史数据；
根据所述历史数据构建决策表；所述决策表包括决策属性和条件属性；所述决策属性包括所述室内温度；所述条件属性包括影响所述室内温度的多个影响参数；
根据构建的所述决策表，计算各所述条件属性对所述决策属性的支持度αc(D)：
Figure FDA0003194477020000031
其中，C为条件属性，D为决策属性，U为所述决策表对应的论域，FC(D)为在论域下、条件属性C对所述决策属性D的影响；
选择满足预设支持度的所述条件属性，以约减所述决策表；
将约减的所述决策表作为输入向量，通过非线性变换将所述输入向量映射到高维特征空间，得到决策函数：
f(x)＝WTφ(x)+b
其中，f(x)表示未来时刻x对应的预设温度，φ(x)为未来时刻x的函数，WT、b均为系数；
将所述决策函数作为所述室内温度的预测模型。
9.一种空调控制装置，其特征在于，包括：
处理器，以及与所述处理器相连接的存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器用于调用并执行所述存储器中的所述计算机程序，以执行如权利要求1-7任一项所述的空调控制方法。
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