基于机器学习的智能家居控制系统设计及关键技术研究

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目前市场上的智能家居方案通常只实现了对家用电器的简单远程控制,还未完全达到智能化要求。一般来说,智能家居可为家庭用户提供一种自主适应用户习惯、安全可靠和节能环保的智能生活方式。本文在团队开发的智能家居硬件系统基础上,采用MVC开发框架设计出i OS手机客户端,实现的功能包括用户管理、设备管理、设备控制、扩展功能和消息提醒,并成功提交到苹果应用商店。基于系统节能的考虑,本文提出使用以SVM和马尔可夫组合模型为基础的方法来预测智能设备运行功率。同时将该模型封装为API接口,i OS手机客户端直接调用此接口就可以获得智能设备的运行功率预测值,并能够将设备运行状态异常的消息实时地推送给用户,从而发现用电异常的智能设备。以预测智能新风机的运行功率为例,分别使用单一SVM模型和基于SVM和马尔可夫组合模型预测智能新风机运行功率,选用平均绝对误差与均方误差作为评价指标进行比较,得出SVM和马尔可夫组合模型预测结果更加精确的结论。同时对API接口响应性能进行了测试,结果表明API接口符合高实时性要求。本文还对智能家居中的关键技术进行了研究,设计出的产品实现了i OS手机客户端与智能设备之间的多种网络连接模式,包括蓝牙、热点、局域网和互联网连接。而同步信息分布式存储的设计,实现了i OS多客户端信息同步。同时利用Weex跨平台开发技术开发客户端页面,实现了代码一次的编写,将其同步部署在了i OS和Android移动平台上;针对Weex页面加载慢的问题,提出设置客户端缓存机制的解决方案可有效减少页面加载时间。最后对整个系统进行了功能测试、性能测试和跨平台测试,各项测试结果表明整个智能家居控制系统达到了设计要求,能够满足实际生活需求。
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