本发明属于饮水机领域，具体涉及一种基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法。
背景技术：
1、随着人们对饮用水质量的要求日益提高，净水设备已经成为了现代饮用水场景中不可或缺的一部分。然而，净水设备在运行过程中会消耗大量的能源，同时长时间不间断地运行也会加速设备的磨损，缩短其使用寿命。因此，如何有效地控制净水设备的休眠与启动，成为了提升设备能效和延长使用寿命的关键。
2、在净水设备管理中，传统的动态休眠系统主要依赖于固定的时间间隔或简单的阈值来控制设备的运行和休眠。然而，这种方法在实际应用中存在着明显的局限性。由于用户用水模式的多样性和动态变化，固定的时间间隔或阈值往往无法准确地反映用户的实际需求。这可能导致设备在用户不需要用水时仍在持续运行，造成能源的浪费；而在用户急需用水时，设备却可能因达到休眠条件而处于关闭状态，给用户带来不便。
3、更重要的是，传统方法缺乏对未来用水量的预测能力，无法根据历史数据和当前用水趋势来智能地调整休眠策略。这使得设备的休眠控制缺乏灵活性和前瞻性，难以满足现代饮用水场景对净水设备高效、节能、便捷的需求。
4、为了解决这一问题，本发明提出了一种基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法。通过引入深度学习技术，来精准预测未来一段时间内的用水量。根据预测结果，设备可以智能地调整休眠策略，实现在保证用户需求的前提下，最大限度地节约能源和延长设备使用寿命。这种方法不仅提升了净水设备的能效，还优化了用户体验，为净水设备领域带来了一种创新且实用的节能技术。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法解决了现有净水设备在空闲时段持续运行导致的能源浪费的问题。
2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，包括以下步骤：
3、s1、收集历史用水数据，对收集到的数据进行清洗和预处理，得到预处理的历史用水数据序列；
4、s2、将预处理的历史用水数据序列输入多层的lstm网络模型，采用前向传播算法、反向传播算法和dropout正则化技术进行模型训练，得到lstm预测模型；
5、s3、根据lstm预测模型对净水设备未来一段时间的用水量进行预测，根据预测结果调整净水设备的休眠时间点。
6、进一步地：所述s2中，多层的lstm网络模型包括依次连接的输入层、lstm层、dropout层、全连接层和输出层；
7、其中，所述lstm层包括若干lstm单元，每个lstm单元通过门控机制更新细胞状态和隐藏状态；
8、所述输入层用于输入预处理的历史用水数据序列，所述lstm层用于捕捉预处理的历史用水数据序列中的时间依赖关系，所述dropout层用于在训练过程中随机将部分神经元的输出置零，防止模型过拟合，所述全连接层用于整合lstm层的输出，生成预测结果，所述输出层用于输出预测结果。
9、进一步地：所述门控机制包括输入门、遗忘门和输出门，所述输入门的表达式具体为：
10、it＝σ(wxi·xt+whi·ht-1+bi)
11、式中，it为输入门在时刻t的输出，σ(·)为sigmoid激活函数，wxi为时刻t输入xt对应的第一权重矩阵，whi为上一时刻的隐藏状态ht-1对应的第二权重矩阵，bi为输入门的偏置项；
12、所述遗忘门的表达式具体为：
13、ft＝σ(wxf·xt+whf·ht-1+bf)
14、式中，ft为遗忘门在时刻t的输出，wxf为时刻t输入xt对应的第三权重矩阵，whf为上一时刻的隐藏状态ht-1对应的第四权重矩阵，bf为遗忘门的偏置项；
15、所述输出门的表达式具体为：
16、ot＝σ(wxo·xt+who·ht-1+bo)
17、式中，ot为输出门在时刻t的输出，wxo为时刻t输入xt对应的第五权重矩阵，who为上一时刻的隐藏状态ht-1对应的第六权重矩阵，bo为输出门的偏置项；
18、所述细胞状态的表达式具体为：
19、ct＝ft⊙ct-1+it⊙tanh(wxcxt+whc·ht-1+bc)
20、式中，ct为时刻t的细胞状态，⊙为逐元素乘法，tanh(·)为双曲正切函数，wxc为时刻t输入xt对应的第七权重矩阵，whc为上一时刻的隐藏状态ht-1对应的第八权重矩阵，bc为细胞状态的偏置项；
21、所述隐藏状态的表达式具体为：
22、ht＝ot⊙tanh(ct)
23、式中，ht为时刻t的隐藏状态。
24、进一步地：所述s2包括以下分步骤：
25、s21、将预处理的历史用水数据序列输入多层的lstm网络模型，通过前向传播算法根据当前的模型参数和输入数据计算多层的lstm网络模型输出的预测值；
26、s22、根据预测值与真实值计算损失函数，通过反向传播算法计算损失函数关于模型参数的梯度，通过梯度下降算法根据模型参数的梯度更新多层的lstm网络模型的权重和偏置项；
27、s23、在多层的lstm网络模型的权重和偏置项的更新过程中引入dropout正则化技术，在通过前向传播算法计算多层的lstm网络模型输出的预测值的过程中，通过dropout正则化技术随机选择dropout层的神经元并将其输出置零，其中，输出未被置零的神经元用于参与计算损失函数关于模型参数的梯度；
28、s24、通过迭代前向传播算法、反向传播算法和dropout正则化技术对多层的lstm网络模型进行训练，生成lstm预测模型。
29、上述进一步方案的有益效果为：本发明训练多层的lstm网络模型采用前向传播、反向传播和dropout正则化技术，构建了一个鲁棒且泛化能力强的lstm预测模型，用于准确预测用水量。
30、进一步地：所述s21具体为：
31、将预处理的历史用水数据序列依次输入输入层和lstm层，通过lstm层根据当前时刻的输入、上一时刻的细胞状态和隐藏状态，以及门控机制的计算结果更新细胞状态和隐藏状态，得到lstm层的输出，将lstm层的输出依次传输至dropout层和全连接层，得到多层的lstm网络模型输出的预测值。
32、进一步地：所述s22中，损失函数l的表达式具体为：
33、
34、式中，n为样本数量，yi为样本i的真实值，为模型对样本i的预测值；
35、所述s22中，梯度下降算法通过梯度下降数学模型更新多层的lstm网络模型的权重，梯度下降数学模型的表达式具体为：
36、
37、式中，为更新后的权重矩阵，w为更新前的权重矩阵，η为学习率，为损失函数关于新前的权重矩阵的梯度。
38、上述进一步方案的有益效果为：本发明使用梯度下降算法来更新模型的权重和偏置项，通过不断地迭代这个过程，可以逐渐减小预测误差，优化模型的性能。
39、进一步地：所述s23中，dropout正则化技术通过dropout数学模型设置神经元的输出，dropout数学模型的表达式具体为：
40、rj～bernoulli(p)
41、yj＝rj*xj
42、式中，rj为服从伯努利分布bernoulli(·)的随机变量，以概率p取1，yj为应用dropout后的神经元输出，xj为神经元的原始输出。
43、上述进一步方案的有益效果为：dropout层会随机选择一部分神经元并将其输出置零，这样可以使得模型在每次迭代中都学习到不同的特征组合，从而防止模型对特定特征的过度依赖。
44、本发明的有益效果为：本发明提供了一种基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，利用ai技术来分析和预测用户的用水量。通过深度学习用户的历史用水数据，lstm预测模型能够捕捉到用水量随时间变化的复杂模式，从而精准地预测未来一段时间内的用水量，并根据预测结果智能调整休眠状态，从而在保证用户需求的前提下，有效降低能源消耗，延长设备使用寿命，提高整体系统的运行效率和用户的使用体验，为净水设备领域带来了一种创新且实用的节能技术。
1.一种基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，其特征在于，所述s2中，多层的lstm网络模型包括依次连接的输入层、lstm层、dropout层、全连接层和输出层；
3.根据权利要求2所述的基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，其特征在于，所述门控机制包括输入门、遗忘门和输出门，所述输入门的表达式具体为：
4.根据权利要求3所述的基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，其特征在于，所述s2包括以下分步骤：
5.根据权利要求4所述的基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，其特征在于，所述s21具体为：
6.根据权利要求4所述的基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，其特征在于，所述s22中，损失函数l的表达式具体为：
7.根据权利要求4所述的基于ai预测的动态休眠净水设备控制方法，其特征在于，所述s23中，dropout正则化技术通过dropout数学模型设置神经元的输出，dropout数学模型的表达式具体为：
