基于用户行为自学习的家用电器AI节能关键技术

【需解决的主要技术难题】 通过研究“AI节能智控技术的用户习惯预测技术”，“AI 节能智控技术的按需供热技术”，建立生成习惯预测技术自学习系统，采用支持向量机进行用户习惯度分类模型和基于专家系统的异常模式识别规则的推理包云端训练模型，生成本地端应用模型，最后离线模型修正，解决传统电热水器耗电量大，等待时间长的问题。 【期望实现的主要技术目标】 全面状态监测：实时采集室内外温湿度、光照、电价信号（如有）、设备运行模式、功率、核心部件温度等。 采样与精度：关键数据采样频率需匹配行为变化速度（如分钟级），精度满足控制需求。 模型收敛速度：新设备或新用户应在1-2周内建立起有效的初始习惯模型，并持续优化。 短期行为预测：能提前预测用户未来30分钟至数小时的需求（如下班回家时间、洗澡时间、就寝时间），准确率>85%。 【技术需求】 ](https://www.kczg.org.cn/needs/index?type=1) — 采集元信息 — 需求单位：芜湖\*\*\*公司 所在地区：安徽省 芜湖市 芜湖经济技术开发区 合作方式：委托开发 预算：双方协商 截止日期：2026-12-31 发布日期：2025-12-24 数据来源：科创中国 来源链接：https://www.kczg.org.cn/needs/detailThe?type=1&id=8420037