CN112628955B - 一种基于lstm神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法，包括：步骤S1：采集室内环境数据，在云端基于LSTM神经网络对室内环境参数和通风控制量建立关系模型。步骤S2：系统结合实时采集到的室内环境数据，能通过下载到本地的模型计算出在当前环境不同控制量下对应的不同控制结果。步骤S3：记录获得的实时环境数据和寻优后得到的最优控制量记录并上传至云端服务器，增加神经网络模型的样本数据集，定期进行模型的反馈训练，提高模型的准确性。采用本发明的技术方案，优化了室内通风控制过程，避免了过量通风造成的能源浪费和不足通风造成的室内环境不良的情况。

Description

一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制 方法
技术领域
本发明属于室内空气控制技术领域，特别是涉及一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法。
背景技术
室内空气质量的控制得到了越来越多人的重视，而提高室内空气质量，降低空气污染对人体的影响的常用的方法可采用新风系统进行调节。新风系统是一种室内通风排气设备，通过控制通风设备的运行，将室外的新鲜空气按照需要输送到室内之中，保证室内的空气质量。常见的控制方法为手动控制或根据空气中某些污染成分的浓度进行自动控制。
发明内容
本发明提出了一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法，基于LSTM神经网络对室内环境参数和通风控制量建立关系模型，结合实时采集到的室内环境数据，能通过下载到本地的模型计算出在当前环境不同控制量下对应的不同控制结果。通过评分方案一个评分方案对控制结果评分并采用磷虾群优化算法迭代不同的控制量获取对应最佳评分的控制量，既避免了过量通风造成的能源浪费也避免了不足通风造成的室内环境不良的情况。同时在系统的运行过程中实时上传室内环境参数用于更新关系模型，保持了关系模型的准确性，使得系统能够自适应动态变化的室内环境。
本发明的一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法，方案步骤如下:
步骤S1：采集室内环境数据，在云端基于LSTM神经网络对室内环境参数和通风控制量建立关系模型。
步骤S2：系统结合实时采集到的室内环境数据，能通过下载到本地的模型计算出在当前环境不同控制量下对应的不同控制结果。通过评分方案一个评分方案对控制结果评分并采用磷虾群优化算法迭代不同的控制量获取对应最佳评分的控制量，最后将最佳控制量传输给通风设备进行控制。
步骤S3：记录获得的实时环境数据和寻优后得到的最优控制量记录并上传至云端服务器，增加神经网络模型的样本数据集，定期进行模型的反馈训练，提高模型的准确性。
其中，所述步骤S1进一步包括：
步骤S11:通过手动或自动调节控制量，获取不同控制量在不同环境下所得到的控制结果(即在该控制量下运行一段时间后的室内环境数据)。
步骤S12：将获取得到的数据集，进行预处理，防止因异常数据或数据丢失对数据集造成干扰。
步骤S13：将预处理之后的数据集分割为样本集和测试集，样本集用于训练，测试集用于测试模型准确度。根据数据类别作为不同维度的输入数据输入LSTM模型进行训练，得到关系模型。
步骤S13进一步包括：
步骤S131:假设室内环境参数数据为
Figure GDA0003315920430000031
分别表示第i时刻室内不同气体的浓度数据。系统控制量为Ci，表示第i时刻的系统控制量。
步骤S132:根据样本集构建输入和输出，输入选取连续k个时刻的室内环境参数数据和系统控制量组成。一组输入数据表示为
Figure GDA0003315920430000032
Figure GDA0003315920430000033
相对应的输出结果为
Figure GDA0003315920430000034
选择合适网络参数和训练次数，将输入输出代入LSTM神经网络，进行训练，得到关系模型。
步骤S2根据训练好的关系模型结合实时的环境数据进行下一时刻控制结果的预测并评分，采用磷虾群算法迭代控制量，选择对应最优评分的控制结果的控制量传输给通风设备。该步骤进一步包括：
步骤S21：根据实时环境数据和实时控制量构建实时输入数据
Figure GDA0003315920430000035
Figure GDA0003315920430000036
其中CTra为当前的所要采用的控制量(即为优化算法中所迭代的参数)，预测结果为
Figure GDA0003315920430000037
步骤S22：对预测结果进行采用本发明的评分方案进行评分。本发明的评分方案为根据污染气体含量的高低、室内环境是否结露、体感是否舒适进行分级评分。根据分级得分，进行综合计算。污染气体评分为Score1，结露评分为Score2,体感评分为Score3,综合评分Score＝(λ1*Score1+λ2*Score2+λ3*Score3)/(λ1+λ2+λ3)。评分的数值越低则代表控制效果越好。
步骤S23:采用磷虾群优化算法寻找最优的迭代控制量，根据控制量的范围初始化种群X＝{X1,X2,X3…Xn}，计算控制结果的评分Score作为每个种群的适应度K＝{K1,K2,K3…Kn}。种群速度的更新公式为:
Figure GDA0003315920430000041
其中Ni为诱导运动，Fi为觅食运动，Di为物理扩散(扰动)。种群个体会根据该速度方法移动到下一个位置，完成一次位置更新。诱导运动是隔壁种群对于该种群的影响，其表达式为：
Figure GDA0003315920430000042
其中ai为诱导方向，由邻居位置和最优适应度个体位置决定。wn为惯性权重在[0，1]范围之内。
Figure GDA0003315920430000043
为先前诱导运动；Nmax为最大的诱导速度。觅食运动是食物中心(即最佳控制量位置)对于种群的吸引。其表达式为：
Figure GDA0003315920430000044
其中Vf为觅食速度；Bi为觅食方向由食物和最优适应度个体位置决定；
Figure GDA0003315920430000045
为先前觅食运动；wf为惯性权重在[0，1]范围之内。物理扩散(扰动)为种群随机行为，随迭代次数的增加而减少。
Figure GDA0003315920430000046
其中I为迭代次数。δ为随机方向矢量，在[-1,1]之间。Dmax为最大扰动速度；Imax为迭代总数；
完成位置更新之后，采用基因繁殖机制，采用交叉操作对种群进行更新，然后继续下一次迭代。迭代完成后，拥有最优适应度的种群位置即为所要求的通风控制量。
步骤S3中上传实时的室内环境参数和最优控制量到云端数据库，增加了步骤S131中的数据集，丰富了样本数据，使训练得到的关系模型更为准确。系统通过定期下载云端服务器的新的关系模型，达到适应环境的效果。
与现有技术相比，本发明利用存储在云端的室内环境数据，采用LSTM神经网络模型，进行训练，建立了室内环境和控制量之间的关系模型。再结合磷虾群优化算法，快速寻找使得下一时刻环境最优的控制量，能够使得通风的控制更为精准。同时，由于实时数据和实时控制量不断上传，云端数据集的增大，使得关系模型能随着环境的变化进行更新。定期的训练关系模型下载到系统之中，使得系统控制效率更高。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法的框架流程图。
图2为本发明提供的一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法中步骤S1的详细流程图。
图3为本发明提供的一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法中LSTM的计算流程图。
图4为本发明提供的一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法中磷虾群算法的详细流程图。
实施方式
以下将结合附图对本发明提供的技术方案作进一步说明。
由于室内环境参数之间存在着时间序列关系，前一时刻的状态对于下一时刻的状态有着一定的影响。而LSTM模型非常适合用于处理与时间序列高度相关的问题。磷虾群算法作为一个仿生优化算法，能够有效的探索搜索空间。为此，本发明一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法。
参见图1-4，本发明提供一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法，图一为本发明提供的一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法的框架流程图。整体而言，本发明包括3大步骤，步骤S1：在云端使用大量数据，基于LSTM上训练出关系模型；步骤S2：使用关系模型结合实时数据和磷虾群优化算法，找到最合适的控制量，发起控制；步骤S3：上传实时数据和控制量，增加云端的样本数据。定期训练，更新关系模型。
步骤S1：采集室内环境数据，在云端基于LSTM神经网络对室内环境参数和通风控制量建立关系模型。
步骤S2：系统结合实时采集到的室内环境数据，能通过下载到本地的模型计算出在当前环境不同控制量下对应的不同控制结果。通过评分方案一个评分方案对控制结果评分并采用磷虾群优化算法迭代不同的控制量获取对应最佳评分的控制量，最后将最佳控制量传输给通风设备进行控制。
步骤S3：记录获得的实时环境数据和寻优后得到的最优控制量记录并上传至云端服务器，增加神经网络模型的样本数据集，定期进行模型的反馈训练，提高模型的准确性。
其中，所述步骤S1进一步包括：
步骤S11:通过手动或自动调节控制量，获取不同控制量在不同环境下所得到的控制结果(即在该控制量下运行一段时间后的室内环境数据)。
步骤S12：将获取得到的数据集，进行预处理，防止因异常数据或数据丢失对数据集造成干扰。
步骤S13：将预处理之后的数据集分割为样本集和测试集，样本集用于训练，测试集用于测试模型准确度。根据数据类别作为不同维度的输入数据输入LSTM模型进行训练，得到关系模型。
步骤S13进一步包括：
步骤S131:假设室内环境参数数据为
Figure GDA0003315920430000071
分别表示第i时刻室内不同气体的浓度数据。系统控制量为Ci，表示第i时刻的系统控制量。
步骤S132:根据样本集构建输入和输出，输入选取连续k个时刻的室内环境参数数据和系统控制量组成。一组输入数据表示为
Figure GDA0003315920430000072
Figure GDA0003315920430000081
相对应的输出结果为
Figure GDA0003315920430000082
选择合适的网络参数和训练次数，将输入输出代入LSTM神经网络，进行训练，得到关系模型。
步骤S2根据训练好的关系模型结合实时的环境数据进行下一时刻控制结果的预测并评分，采用磷虾群算法迭代控制量，选择对应最优评分的控制结果的控制量传输给通风设备。该步骤进一步包括：
步骤S21：根据实时环境数据和实时控制量构建实时输入数据
Figure GDA0003315920430000083
Figure GDA0003315920430000084
其中CTra为当前的所要采用的控制量(即为优化算法中所迭代的参数)，预测结果为
Figure GDA0003315920430000085
步骤S22：对预测结果进行采用本发明的评分方案进行评分。本发明的评分方案为根据污染气体含量的高低、室内环境是否结露、体感是否舒适进行分级评分。根据分级得分，进行综合计算。污染气体评分为Score1，结露评分为Score2,体感评分为Score3,综合评分Score＝(λ1*Score1+λ2*Score2+λ3*Score3)/(λ1+λ2+λ3)。评分的数值越低则代表控制效果越好。
步骤S23:采用磷虾群优化算法寻找最优的迭代控制量，根据控制量的范围初始化种群X＝{X1,X2,X3…Xn}，计算控制结果的评分Score作为每个种群的适应度K＝{K1,K2,K3…Kn}。种群速度的更新公式为:
Figure GDA0003315920430000086
其中Ni为诱导运动，Fi为觅食运动，Di为物理扩散(扰动)。种群个体会根据该速度方法移动到下一个位置，完成一次位置更新。诱导运动是隔壁种群对于该种群的影响，其表达式为：
Figure GDA0003315920430000091
其中ai为诱导方向，由邻居位置和最优适应度个体位置决定。wn为惯性权重在[0，1]范围之内。
Figure GDA0003315920430000092
为先前诱导运动；Nmax为最大的诱导速度。觅食运动是食物中心(即最佳控制量位置)对于种群的吸引。其表达式为：
Figure GDA0003315920430000093
其中Vf为觅食速度；Bi为觅食方向由食物和最优适应度个体位置决定；
Figure GDA0003315920430000094
为先前觅食运动；wf为惯性权重在[0，1]范围之内。物理扩散(扰动)为种群随机行为，随迭代次数的增加而减少。
Figure GDA0003315920430000095
其中I为迭代次数。δ为随机方向矢量，在[-1,1]之间。Dmax为最大扰动速度；Imax为迭代总数；
完成位置更新之后，采用基因繁殖机制，采用交叉操作对种群进行更新，重新计算适应度，然后继续下一次迭代。迭代完成后，拥有最优适应度的种群位置即为所要求的通风控制量。
步骤S3中上传实时的室内环境参数和最优控制量到云端数据库，增加了步骤S131中的数据集，丰富了样本数据，使训练得到的关系模型更为准确。系统通过定期下载云端服务器的新的关系模型，达到适应环境的效果。
在本发明中室内环境参数包括甲醛浓度，温度，湿度，采集由传感器完成。传感器分别为温湿度传感器SHT20和甲醛传感器WZ-S。我们在阿里云端部署一个带有数据库的服务器，手动调节或通过系统循环自动改变通风设备的通风控制量，收集了2个月的传感器数据和控制量作为实验数据集。数据集被随机的分割成训练集和测试集，其中使用90％的传感器数据作为训练集，10％的传感器数据作为测试集。在训练过程中，输入数据维度为4维，分别是温度，湿度，甲醛，通风控制量。采用过去4个时刻和当前时刻一共连续5个时刻的室内环境参数来计算第6个时刻的室内环境参数，即下一时刻的室内环境参数。步长增量为0.01，训练次数为2000次。然后将生成的关系模型下载到本地系统之中进行室内环境控制实验。
在本地的室内环境控制实验中，评分采取污染气体含量的高低、室内环境是否结露、体感是否舒适进行分级评分，然后根据分级评分进行综合计算。甲醛浓度得分Score1的分级得分计算方法为：
C1<＝10ppm,Score1＝(C1-0)*(50-0)/(10-0)；
10<C1<＝30ppm,Score1＝(C1-10)*(100-50)/(30-10)+50；
30<C1<＝60ppm,Score1＝(C1-30)*(150-100)/(60-30)+100；
60<C1<＝100ppm,Score1＝(C1-60)*(200-150)/(100-60)+150；
100<C1<＝150ppm,Score1＝(C1-100)*(300-200)/(150-100)+200；
其中C1为甲醛浓度，由传感器测得。
露点得分Score2为计算室内环境的露点温度，和当前的进风温度进行比较，如果进风温度低于室内环境的露点温度则会发生结露。结露获得正得分100，不结露得分为0。
露点td计算公式为：
td＝tin-(100-hin)/5*T/300)^2-0.00135*(hin-84)^2+0.35。
其中td为露点温度，tin为室内温度，hin为室内湿度，T为室内温度(开尔文表示)。
体感得分Score3通过计算室内人体失热指数得分得到，失热指数越高，表示人体越不舒适。人体失热指数f计算公式为：
f＝tin-0.55*(100-hin)/100*(tin-14.5)。
其中f为失热指数，tin为室内温度，hin为室内湿度。
失热指数分级得分计算方法为：
f<21.1，Score3＝0；
21.2<f<23.8,Score3＝(f-21.2)*(23.8-21.2)/(20-0)；
23.9<f<26.6,Score3＝(f-23.9)*(26.6-23.9)/(40-20)+20；
26.6<f<29.4,Score3＝(f-26.6)*(29.4-26.6)/(60-40)+40；
f>29.5,Score3＝80；
其中f为失热指数。
综合评分Score＝(Score1*0.3+Score2*0.4+Score3*0.3)/(0.3+0.4+0.3)。
将综合评分作为磷虾群优化算法的种群适应值。种群位置为通风控制量的大小，区间设置为0-100。初始化种群大小为50个。
同时为了提高实验的计算准确性，在云端的关系模型训练中实验采用了科学计算包Numpy以及深度学习框架Tensorflow。
本文所述云端数据集会根据实时上传的数据进行扩充，保证当前关系模型的准确性。当数据集到达一定样本大小时，会根据当前的时间进行重新选择。优先选择距离当前时间近的数据集作为样本，例如选择从当日算起往前30天的数据集作为关系模型的训练样本。
表1本发明不同数据训练所得模型loss
Figure GDA0003315920430000121
关系模型(一)由前一个月数据训练得到；
关系模型(二)由当前月数据训练得到；
上表列出了不同时间段数据集合所训练出来的关系模型loss值。证明了近期数据用于训练的模型更为准确，说明了模型更新的必要。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (1)

1.一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：采集室内环境数据，在云端基于LSTM神经网络对室内环境参数和通风控制量建立关系模型；
步骤S2：系统结合实时采集到的室内环境数据，能通过下载到本地的模型计算出在当前环境不同控制量下对应的不同控制结果；通过一个评分方案对控制结果评分并采用磷虾群优化算法迭代不同的控制量获取对应最佳评分的控制量，最后将最佳控制量传输给通风设备进行控制；
步骤S3：记录获得的实时环境数据和寻优后得到的最优控制量记录并上传至云端服务器，增加神经网络模型的样本数据集，定期进行模型的反馈训练，提高模型的准确性；
其中，所述步骤S1进一步包括：
步骤S11:通过手动或自动调节控制量，获取不同控制量在不同环境下所得到的控制结果，即在该控制量下运行一段时间后的室内环境数据；
步骤S12：将获取得到的数据集，进行预处理，防止因异常数据或数据丢失对数据集造成干扰；
步骤S13：将预处理之后的数据集分割为样本集和测试集，样本集用于训练，测试集用于测试模型准确度；根据数据类别作为不同维度的输入数据输入LSTM模型进行训练，得到关系模型；
步骤S13进一步包括：
步骤S131:假设室内环境参数数据为
Figure FDA0003463981580000021
分别表示第i时刻室内不同气体的浓度数据；系统控制量为Ci，表示第i时刻的系统控制量；
步骤S132:根据样本集构建输入和输出，输入选取连续k个时刻的室内环境参数数据和系统控制量组成；一组输入数据表示为
Figure FDA0003463981580000022
Figure FDA0003463981580000023
相对应的输出结果为
Figure FDA0003463981580000024
选择合适的网络参数和训练次数，将输入输出代入LSTM神经网络，进行训练，得到关系模型；
步骤S2根据训练好的关系模型结合实时的环境数据进行下一时刻控制结果的预测并评分，采用磷虾群算法迭代控制量，选择对应最优评分的控制结果的控制量传输给通风设备；该步骤进一步包括：
步骤S21：根据实时环境数据和实时控制量构建实时输入数据
Figure FDA0003463981580000025
Figure FDA0003463981580000026
其中CTra为当前的所要采用的控制量，即为优化算法中所迭代的参数，预测结果为
Figure FDA0003463981580000027
步骤S22：对预测结果进行采用评分方案进行评分；评分方案为根据污染气体含量的高低、室内环境是否结露、体感是否舒适进行分级评分；根据分级得分，进行综合计算；污染气体评分为Score1，结露评分为Score2,体感评分为Score3,综合评分Score＝(λ1*Score1+λ2*Score2+λ3*Score3)/(λ1+λ2+λ3)；评分的数值越低则代表控制效果越好；
步骤S23:采用磷虾群优化算法寻找最优的迭代控制量，根据控制量的范围初始化种群X＝{X1,X2,X3…Xn}，计算控制结果的评分Score作为每个种群的适应度K＝{K1,K2,K3…Kn}；种群速度的更新公式为:
Figure FDA0003463981580000031
其中Ni为诱导运动，Fi为觅食运动，Di为物理扩散；种群个体会根据该速度方法移动到下一个位置，完成一次位置更新；诱导运动是隔壁种群对于该种群的影响，其表达式为：
Figure FDA0003463981580000032
其中ai为诱导方向，由邻居位置和最优适应度个体位置决定；wn为惯性权重在[0，1]范围之内；
Figure FDA0003463981580000033
为先前诱导运动；Nmax为最大的诱导速度；觅食运动是食物中心，即最佳控制量位置对于种群的吸引；其表达式为：
Figure FDA0003463981580000034
其中Vf为觅食速度；Bi为觅食方向由食物和最优适应度个体位置决定；
Figure FDA0003463981580000035
为先前觅食运动；wf为惯性权重在[0，1]范围之内；物理扩散为种群随机行为，随迭代次数的增加而减少；
Figure FDA0003463981580000036
其中I为迭代次数；δ为随机方向矢量，在[-1,1]之间；Dmax为最大扰动速度；Imax为迭代总数；
完成位置更新之后，采用基因繁殖机制，采用交叉操作对种群进行更新，然后继续下一次迭代；迭代完成后，拥有最优适应度的种群位置即为所要求的通风控制量；
步骤S3中上传实时的室内环境参数和最优控制量到云端数据库，增加了步骤S131中的数据集，丰富了样本数据，使训练得到的关系模型更为准确；系统通过定期下载云端服务器的新的关系模型，达到适应环境的效果。
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