[发明专利]一种电设备控制方法、装置、服务器及介质

权利要求书

1.一种电设备控制方法，其特征在于，包括：

确定第一区域当前时段的进出人数；

将所述进出人数输入至预测模型，获得所述第一区域在未来时段的第一人数范围和/或第二区域在所述未来时段的第二人数范围；

根据所述第一人数范围对所述第一区域的电设备进行控制，和/或根据所述第二人数范围对所述第二区域的电设备进行控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一人数范围对所述第一区域的电设备进行控制，包括：

根据预先确定的人数范围、外部环境与电设备运行参数之间的映射关系，确定与所述第一人数范围以及当前时段的外部环境匹配的目标电设备运行参数；

基于所述目标电设备运行参数对所述第一区域的电设备进行控制。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述外部环境包括自然光亮度和/或环境温度；

所述电设备包括下述至少一种：电灯、电扇以及或空调。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述第一区域在历史时段的进出人数，以及与所述第一区域关联的所述第二区域在所述历史时段的进出人数通过机器学习获得所述预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

根据设定格式确定所述当前时段的进出人数对应的第一特征向量，以及所述历史时段的进出人数对应的第二特征向量；

基于KNN(K近邻，k-Nearest Neighbor)算法确定所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的第一KNN距离，根据所述第一KNN距离确定所述第一区域在未来时段的第三人数范围和/或所述第二区域在所述未来时段的第四人数范围；

根据所述第一人数范围以及所述第三人数范围，和/或，所述第二人数范围以及所述第四人数范围确定所述预测模型准确率；

根据所述预测模型准确率对所述KNN算法的K值进行优化，以基于优化后的K值对所述预测模型进行迭代更新。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于优化后的K值对所述预测模型进行迭代更新，包括：

确定所述第一特征向量与所述第二特征向量之间的第二KNN距离；

基于优化后的K值，根据所述第二KNN距离确定所述第一区域在未来时段的第五人数范围和/或所述第二区域在所述未来时段的第六人数范围；

将所述第一区域当前时段的进出人数、所述第一区域在未来时段的第五人数范围，和/或所述第二区域在所述未来时段的第六人数范围作为新的样本数据对所述预测模型进行迭代更新。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于优化后的K值，根据所述第二KNN距离确定所述第一区域在未来时段的第五人数范围和/或所述第二区域在所述未来时段的第六人数范围，包括：

将所述第二特征向量按照所述第二KNN距离从小到大进行排列，选取所述优化后的K个第二特征向量；

根据所述K个第二特征向量确定所述第五人数范围和/或所述第六人数范围。

8.一种电设备控制装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于确定第一区域当前时段的进出人数；

预测模块，用于将所述进出人数输入至预测模型，获得所述第一区域在未来时段的第一人数范围和/或第二区域在所述未来时段的第二人数范围；

处理模块，用于根据所述第一人数范围对所述第一区域的电设备进行控制，和/或根据所述第二人数范围对所述第二区域的电设备进行控制。

9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述程序被所述处理器执行，使得所述处理器实现如权利要求1-7中任一所述的电设备控制方法。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的电设备控制方法。