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基于树莓派的自适应空调控制系统设计作者：王玉涛 于金星 陈鑫 葛文超 易茂祥来源：《物联网技术》2020年第10期多功能限位器
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摘 要：针对现有空调控制系统中存在温度设置不合理且不能根据外界环境的变化自适应调整温度控制的现状，设计一种基于树莓派的自适应智能空调控制系统。该系统通过连接在树莓派上的传感器网络测量用户周围的环境数据，并使用长短时记忆神经网络（LSTM）建立的预测平均投票数（PMV）模型获得PMV预测值，进而自适应控制空调温度的大小。实验结果表明，该控制系统可以通过由传感器获得的实时数据精确地预测满足最适人体热舒适的温度值，并能对空调温度自适应控制。 关键词：预测平均投票数;空调控制系统;树莓派;人体热舒适;LSTM;传感器网络
中图分类号：TP242 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2020）10-00-03
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建筑物的核心功能之一是为其居住者提供舒适的环境。舒适性是居住者的感知和行为以及建筑物能源利用的关键因素[1]。如今，人们90%的时间都在建筑物中度过，若在建筑物中感觉不舒适会增加患建筑物综合症、缺勤和认知能力等下降的概率[2]。目前，室内环境主要由空调系统控制，然而，从住宅到商业建筑的大部分空调控制系统主要由固定温度 设置点控制且不能随着外界温度的变化自动更改空调控制的温度。在传统的空调控制系统中，空调的控制多以控制面板按键控制或者红外遥控控制为主。随着技术的发展，目前的控制多支持手机等远程终端控制，以上控制方法中空调温度的设置基本是由用户根据经验设置，导致了在不同场景环境下设置的温度存在着或高或低的问题。温度设置不合理，将导致能源的浪费与人的不舒适，所以需根据不同场景及环境合理设置温度的固定值，采用一种更精确的空调系统控制方法，实现空调温度的准确自动控制，来提高用户的舒适性以及便捷性。
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