公开(公告)号：CN108664452A

公开(公告)日：2018-10-16

申请号：CN201810427465.3

申请日：2018-05-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 夏亮 ,  魏祎璇 ,  潘嵩 ,  王新如 ,  吴金顺 ,  张行星 ,  谷雅秀 ,  韩梦捷 ,  孟庆龙 ,  王春青 ,  裴斐 ,  崔颖

IPC: G06F17/18

Abstract: 本发明公开一种室内人员数量的确定方法及确定系统。确定方法包括：获取室内二氧化碳浓度测量值、室内新风量及二氧化碳浓度-人员数量连续时间模型；对二氧化碳浓度-人员数量连续时间模型进行反向欧拉差分处理，获得二氧化碳浓度-人员数量离散化模型；根据室内二氧化碳浓度测量值、室内新风量及二氧化碳浓度-人员数量离散化模型，采用最大似然估计方法确定室内人员数量的最大似然估计值。本发明提供的方法及系统，根据室内二氧化碳浓度值及室内新风量，采用最大似然估计法间接确定了室内人员的数量，不涉及模型的训练步骤和对人数统计数据的依赖性，在保证准确性的前提下可有效减小计算量，在数据缺失的情况下仍能获得较为准确的人数估计值。

公开(公告)号：CN108182339B

公开(公告)日：2021-08-13

申请号：CN201810227860.7

申请日：2018-03-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李群 ,  韩一叶 ,  夏亮 ,  潘嵩 ,  高洋 ,  吴金顺 ,  王新如 ,  常利

IPC: G06F30/20 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于高斯分布的窗户状态预测方法及系统。该方法包括：获取窗户开关状态的历史监测数据；获取环境参数的历史数据，并根据环境参数的历史数据确定影响窗户开关的环境影响参数；通过历史监测数据以及所述环境影响参数的历史数据建立基础模型；基于高斯分布对所述基础模型进行训练，得到预测模型；获取所述环境影响参数的当前数据；根据所述当前数据以及所述预测模型预测窗户的开关状态。本发明能够提高窗户开关预测的准确性。

公开(公告)号：CN108647817A

公开(公告)日：2018-10-12

申请号：CN201810427462.X

申请日：2018-05-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 魏祎璇 ,  夏亮 ,  潘嵩 ,  王新如 ,  吴金顺 ,  张行星 ,  谷雅秀 ,  韩梦捷 ,  孟庆龙 ,  于薇 ,  常利 ,  韩一叶

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08

Abstract: 本发明公开一种能耗负荷的预测方法及预测系统。预测方法包括：获取室内二氧化碳浓度测量数据、室内新风量数据及二氧化碳浓度-人员数量连续时间模型；根据室内二氧化碳浓度测量数据、室内新风量数据及二氧化碳浓度-人员数量连续时间模型确定室内人员数量的最大似然估计数据；将室内人员数量的最大似然估计数据输入到能耗负荷动态预测模型中，得到动态能耗预测值。本发明根据室内二氧化碳浓度值及室内新风量，采用最大似然估计法间接确定了不同时刻的室内人数，然后根据动态的室内人员数量预测能耗负荷。由于本发明充分考虑了室内人员作息的特殊性和随机性对建筑能耗的波动性影响，因此能够动态预测能耗负荷，预测模型误差小，准确性高。

公开(公告)号：CN108182339A

公开(公告)日：2018-06-19

申请号：CN201810227860.7

申请日：2018-03-20

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 李群 ,  韩一叶 ,  夏亮 ,  潘嵩 ,  高洋 ,  吴金顺 ,  王新如 ,  常利

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明公开了一种基于高斯分布的窗户状态预测方法及系统。该方法包括：获取窗户开关状态的历史监测数据；获取环境参数的历史数据，并根据环境参数的历史数据确定影响窗户开关的环境影响参数；通过历史监测数据以及所述环境影响参数的历史数据建立基础模型；基于高斯分布对所述基础模型进行训练，得到预测模型；获取所述环境影响参数的当前数据；根据所述当前数据以及所述预测模型预测窗户的开关状态。本发明能够提高窗户开关预测的准确性。

公开(公告)号：CN108647817B

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN201810427462.X

申请日：2018-05-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 魏祎璇 ,  夏亮 ,  潘嵩 ,  王新如 ,  吴金顺 ,  张行星 ,  谷雅秀 ,  韩梦捷 ,  孟庆龙 ,  于薇 ,  常利 ,  韩一叶

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08

Abstract: 本发明公开一种能耗负荷的预测方法及预测系统。预测方法包括：获取室内二氧化碳浓度测量数据、室内新风量数据及二氧化碳浓度‑人员数量连续时间模型；根据室内二氧化碳浓度测量数据、室内新风量数据及二氧化碳浓度‑人员数量连续时间模型确定室内人员数量的最大似然估计数据；将室内人员数量的最大似然估计数据输入到能耗负荷动态预测模型中，得到动态能耗预测值。本发明根据室内二氧化碳浓度值及室内新风量，采用最大似然估计法间接确定了不同时刻的室内人数，然后根据动态的室内人员数量预测能耗负荷。由于本发明充分考虑了室内人员作息的特殊性和随机性对建筑能耗的波动性影响，因此能够动态预测能耗负荷，预测模型误差小，准确性高。

公开(公告)号：CN108664452B

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN201810427465.3

申请日：2018-05-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 夏亮 ,  魏祎璇 ,  潘嵩 ,  王新如 ,  吴金顺 ,  张行星 ,  谷雅秀 ,  韩梦捷 ,  孟庆龙 ,  王春青 ,  裴斐 ,  崔颖

IPC: G06F17/18

Abstract: 本发明公开一种室内人员数量的确定方法及确定系统。确定方法包括：获取室内二氧化碳浓度测量值、室内新风量及二氧化碳浓度‑人员数量连续时间模型；对二氧化碳浓度‑人员数量连续时间模型进行反向欧拉差分处理，获得二氧化碳浓度‑人员数量离散化模型；根据室内二氧化碳浓度测量值、室内新风量及二氧化碳浓度‑人员数量离散化模型，采用最大似然估计方法确定室内人员数量的最大似然估计值。本发明提供的方法及系统，根据室内二氧化碳浓度值及室内新风量，采用最大似然估计法间接确定了室内人员的数量，不涉及模型的训练步骤和对人数统计数据的依赖性，在保证准确性的前提下可有效减小计算量，在数据缺失的情况下仍能获得较为准确的人数估计值。