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本发明公开基于多模型深度学习的涂装新风空调的控制方法,包括步骤:采集空调机组的多个模段的切面的温湿度数据上传到云服务器的时序数据库中,分别利用该温湿度数据对多个模段的深度学习模型进行训练,在训练完成将多个深度学习模型集成在一起形成一个深度学习控制预测模型;控制时,实时采集多个模段的切面的温湿度数据,输入到深度学习控制预测模型中;深度学习控制预测模型根据输入的实时温湿度数据,在多个可选择控制项中,选择与目标温湿度值最接接的控制结果输出,并将控制结果所对应的控制设定值输出到空调控制器中,对执行机构调节控制。本发明可有效地减低生产中的能源消耗,对涂装车间的运营成本及车身质量都具有非常有意义的作用。
申请日 |
2018.11.29 |
专利权人 |
中国汽车工业工程有限公司; 机械工业第四设计研究院有限公司 |
地址 |
300110天津市蓟州区长江道591号 |
发明人 |
林涛; 吕朋辉; 魏玉龙; 张川 |
Int. Cl. |
F24F11/64(2018.01)I; F24F11/88(2018.01)I; F24F11/58(2018.01)I; F24F11/70(2018.01)I; F24F11/46(2018.01)I; F24F110/10(2018.01)N; F24F110/20(2018.01)N |
专利代理机构 |
天津市三利专利商标代理有限公司12107 |
代理人 |
韩新城 |
对比文件 |
CN 108361927 A,2018.08.03; CN 105630648 A,2016.06.01 |
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基于及扩展了向量空间模型的模型包括:
广义向量空间模型
(增强的)基于主题的向量空间模型
潜在语义学
潜在语义索引
DSIR模型
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