[发明专利]基于区域大数据的空调目标温度的推荐方法及装置在审
| 申请号： | 201910321736.1 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110162699A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 余方文 | 申请（专利权）人： | 广东美博制冷设备有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;H04L29/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 王国标 |
| 地址： | 528000 广东省佛山市顺德*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于区域大数据的空调目标温度的推荐方法及装置，通过将某个区域内的各个空调机当前设定的温度值上传至云服务器端，形成一个区域大数据，当用户需要设定温度时，可以通过访问区域大数据，该大数据根据访问源的地理位置，进行加权求值得到一个推荐温度，用户可参考该推荐温度对空调进行设定，可以根据当前地域的平均温度值作为一个推荐温度，并通过温度阈值过滤掉了异常的温度值设定，能够在一个正常的范围内获取到最接近的用户的温度偏好而设置温度，无需靠人工经验去设置温度，实现了智能化的设置温度，提升了用户的体验。 | ||
| 搜索关键词： | 大数据 空调目标 空调机 访问区域 人工经验 用户需要 云服务器 阈值过滤 访问源 智能化 偏好 上传 加权 地理位置 空调 参考 地域 | ||
【主权项】：
1.基于区域大数据的空调目标温度的推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，将相同地理位置中的各个空调机当前设定的温度值上传至云服务器端；步骤2，读取云服务器端的地理位置相邻且小于温度阈值的N台空调机设定的温度值的相邻温度序列；步骤3，计算相邻温度序列的加权平均值得到推荐温度；步骤4，将空调温度设置为推荐温度。
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