[发明专利]一种热水器预测用户用水行为的方法及热水器

权利要求书

1.一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，数据处理单元分析当前时间以前用户的用水数据建立用水模型，根据用水模型预测当前时间之后的下一次用水时段，并统计当前时间之前的N天在下一次用水时段内的用水数据，预测下一次用水时段内用户的具体用水时间点；预测下一次用水时段内具体用水时间点，包括：

热水器预设与当前时间之前的N天的每一天相对应的权重占比，数据处理单元统计当前时间之前的N天的每一天在所述用水时段内用水时间点，根据当前时间之前的N天的用水时间点和与之对应的权重占比，预测下一次用水时段内的具体用水时间点。

2.根据权利要求1所述的一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，数据处理单元采用加权平均法对当前时间之前N天的用水时间点进行处理，预测下一次用水的具体用水时间点。

3.根据权利要求1所述的一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，

当前时间之前的N天中，距离当前时间越近，权重占比越大。

4.根据权利要求1所述的一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，根据当前时间之前的N天的用水时间点和权重占比，预测下一次用水时段内的具体用水时间点，包括，

数据处理单元计算前N天中每一天在所述用水时段内的用水时间点与所述用水时间段的起始时间点的差值△t，根据前N天的每一天得到的差值△t和与之对应的权重占比，预测下一次用水时段内的具体用水时间点。

5.根据权利要求1或2所述的一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，包括以下步骤：

数据处理单元分析当前时间以前用户的用水数据建立用水模型X，根据用水模型X预测当前时间之后的下一次的用水时段t_a-t_b；

数据处理单元预设与当前时间前的前N天的每一天相对应的权重占比Wi(1≤i≤N，i为正整数)；

统计当前时间前的前N天所述用水时段t_a-t_b内的用水时间点t_i(1≤i≤N，i为正整数)，根据权重占比Wi、用水时间点t_i和起始时间点t_a，计算前N天的每一天的差值△t_i＝t_i-t_a，并计算下一次用水时间段t_a-t_b内的具体用水时间点的预测值t＝t_a+(△t₁*W₁+△t₂*W₂……+△t_i*W_i)。

6.根据权利要求1-3任一所述的一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，还包括预测下一次用水的用水时长：

数据处理单元统计当前时间前的N天该用水时段内的用水时长，预测下一次用水的用水时长。

7.根据权利要求6所述的一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，数据处理单元分析当前时间以前用户的用水数据建立用水模型X，根据用水模型X预测当前时间之后的下一次的用水时段t_a-t_b；

数据处理单元调取当前用水前的N天在用水时段t_a-t_b内的用水时长S_i(1≤i≤N，i为正整数)，计算得到下一次用水的用水时长的预测值s＝(S₁+S₂+……S_i+……S_N)/N。

8.根据权利要求1-4任一或7所述的一种热水器预测用户用水行为的方法，其特征在于，还包括下一次实际用水后，数据处理单元获取实际用水数据，根据实际用水数据修正用水模型X，

和/或将该次实际的用水数据传递给储存单元更新用水数据库，数据处理单元分析更新后的用水数据库，优化用水模型X。